中文产品评论细粒度情感分析综述

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1、为了确保“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备正常使用，我校做到安装、教师培训同步进行。设备安装到位后，中心校组织各学点管理人员统一到县教师进修学校进行培训，熟悉系统的使用和维护。中文产品评论细粒度情感分析综述　　摘要：消费者在购物网站上发表的购后评论既包含对产品的总体评价，也包含对产品某些特征的评价，如何从评论文本中挖掘出细粒度情感信息是消费者和企业亟待解决的问题。从中文产品评论的特征识别、观点识别和情感词典构建等方面介绍了相关技术及研究进展，并指出了各自的优势与不足，最后展望了中文产品评论细粒度情感分析未来的研究方向。　　关键

2、词：中文产品评论；特征识别；观点识别；情感词典；细粒度情感　　DOIDOI：/　　中图分类号：TP301　　文献标识码：A文章编号：1672--0213-03　　0引言　　近年来，我国电子商务发展迅猛，网购市场交易规模不断增长，消费者发表的购后评论也越来越多。评论中往往既包含对产品的总体评价，也包含对产品某些特征的评价。这些评价一方面可以为其他消费者选购商品提供细粒度信息，另一方面也为企业挖掘不同类别消费者的偏好提供了可能性。为了充分发挥“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备的作用，我们不仅把资源运用于课堂教学，还利用系统的特色栏

3、目开展课外活动，对学生进行安全教育、健康教育、反邪教教育等丰富学生的课余文化生活。为了确保“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备正常使用，我校做到安装、教师培训同步进行。设备安装到位后，中心校组织各学点管理人员统一到县教师进修学校进行培训，熟悉系统的使用和维护。　　对产品属性的评价也称为细粒度情感分析，一般包含4个任务：①产品特征识别；②与产品特征相关联的观点抽取；③观点的极性及强度判断；④观点排序[1]。国外学者在较早时候即对英文评论的细粒度情感分析开展了卓有成效的研究[1-2]，国内学者随之对中文产品评论开展了研究，也取得了较

4、多研究成果。由于中英文在分词、句法等方面的差异，本文主要从中文产品评论的特征识别、特征观点抽取和情感词典建设3方面介绍相关技术及研究进展。　　1产品特征识别　　产品特征描述产品的各个方面，Popescu等[1]认为产品特征可细分为5个类别，包括产品的属性、部件、部件特征、产品的相关概念和概念特征。如在评论“电脑不错，显卡也给力，玩游戏电影画质也毫无压力”中，显卡是产品部件，游戏是产品概念。　　基于无监督方法的产品特征识别　　无监督方法主要包括基于频繁项的方法和基于主题模型的方法。　　基于频繁项的特征识别　　该方法通常将评论中频繁

5、出现的名词和名词短语应用某些过滤规则抽取出来作为产品特征。Hu和Liu[2]提取出�u论中的所有名词和名词短语，利用关联规则挖掘频繁项，为了充分发挥“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备的作用，我们不仅把资源运用于课堂教学，还利用系统的特色栏目开展课外活动，对学生进行安全教育、健康教育、反邪教教育等丰富学生的课余文化生活。为了确保“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备正常使用，我校做到安装、教师培训同步进行。设备安装到位后，中心校组织各学点管理人员统一到县教师进修学校进行培训，熟悉系统的使用和维护。并把频繁项作为产品特征候选集，最后

6、通过剪枝移除冗余特征；李实等[3]从中文特点出发，拓展了Hu提出的基于关联规则的英文评论产品特征识别方法，在识别中文产品特征时，基本达到了接近于Hu的较好效果；熊壮[4]首先利用名词序列中的互信息识别名词短语，然后利用关联规则从评论语料中挖掘文本模式，并利用此文本模式对名词和名词短语进行聚类，最后利用从网站上直接获取的产品品牌和产品型号作为外部资源，结合人工归纳的“整体-部件”关系文本模式进行产品特征识别。与Hu的方法相比，召回率降低了2%，准确率提高了10%；郝玫和王道平[5]将产品评论面向供应链建立产品评价概念树，然后对此评

7、价树采用关联规则进行频繁项挖掘，将最小支持度为1%的项转换为客户关注特征，查全率达到了%，比仅采用关联规则高出%。　　徐叶强等[6]首先通过30组词性规则确定候选评价对象，然后采用特殊词过滤、非完整性过滤及非稳定性过滤规则过滤候选评价对象，最后利用评价短语共现规则及评价对象出现频率进行置信度排序，置信度高的直接认定为评价对象，置信度低的结合扩充规则进行确认。该方法取得了较好效果，F值达到。　　高磊等[7]借鉴分类的思想，在产品对比评论集上采用L1-norm为了充分发挥“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备的作用，我们不仅把资源运用

8、于课堂教学，还利用系统的特色栏目开展课外活动，对学生进行安全教育、健康教育、反邪教教育等丰富学生的课余文化生活。为了确保“教学点数字教育资源全覆盖”项目设备正常使用，我校做到安装、教师培训同步进行。设备安装到位后，中心校组织各学点管理人员统一到县教师进修学校进行