基于翻译模型的网络评论情感分析研究

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3、研究成果。据我所知，除了文中特别加标注和致谢的地方夕ｈ论文中不包含其他人已经发衷或撰写过的研究成果，也不包含为获我得电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使巧过：的材料。与一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。＾作者签名：－秦．－磊＿日期：Ｍ知｜＾月日叫论支使用授权本学位论文作者完全了解电子科技大学有关保留、使用学位论文的规定，有权保留井向国家有关部口或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授巧电子科技大学可ｔｉｌ将学位论文的全部或部分内容编入有关数擺库进行检索，可料采用影印

4、、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。（保密的学位论文在解密后应遵守此规定）作者签名：＿导师签名：曰期；年之月巧日分类号密级注1UDC学位论文基于翻译模型的网络评论情感分析研究（题名和副题名）唐明霜（作者姓名）指导教师程红蓉副教授电子科技大学成都（姓名、职称、单位名称）申请学位级别硕士学科专业计算机应用技术提交论文日期2016.03.29论文答辩日期2016.05.16学位授予单位和日期电子科技大学2016年6月答辩委员会主席评阅人注1：注明《国际十进分类法UDC》的类号。SentimentAnalysisofOnlineReviewBasedon

5、MachineTranslationModelAMasterThesisSubmittedtoUniversityofElectronicScienceandTechnologyofChinaMajor:ComputerApplicationTechnologyAuthor:MingshuangTangSupervisor:AssociateProfessorHongrongChengSchool:SchoolofComputerScience&Engineering摘要摘要随着电子商务的普及与发展，大部分网络消费者在购买商品前都会浏览商品的用户评论信息，这些评论信息不仅对

6、消费者做购买决策有帮助，对生产厂家或电商公司获取商品市场反馈也有重要贡献。然而，从海量的商品评论中获取对用户有用的信息是一件很繁琐的事情，因此情感分析（SentimentAnalysis/OpinionMining）应运而生。情感分析的主要工作就是挖掘并分析文本信息，实现相应的情感分类或情感极性判定。情感分析不仅在商品评论分析领域得到了广泛的应用，在网络舆情分析，金融股市分析和垃圾邮件处理等方面也有较高的研究价值。情感分析在自然语言处理，信息检索，数据挖掘以及机器学习等领域都有涉及，因此，研究情感分析的方法也比较全面。情感分析的主要内容分为两部分：倾向性信息识别和倾向性信息

7、分类，在众多的研究方法中提高识别精度和分类精度一直是情感分析研究的重点。按分析的粒度的可以把情感分析分为篇章级别、句子级别、短语级别和词语级别。早期的情感分析主要集中在篇章级别和句子级别，随着用户提出的要求变高，短语级别和词语级别这种细粒度的情感分析逐渐成为了当前的研究热点。本文主要是对网络产品评论进行词语级别的情感分析研究，主要内容：1.研究了抓取网页数据的方法，并对数据进行了分词、词性标注和去噪声。2.研究识别情感词和评价对象词语的方法。情感分析中识别情感词和评价对象的精度一直是研究的重点，因此本文充分利用情感