基于情感词抽取与LDA特征表示的情感分析方法.pdf

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1、计算机与现代化2014年第5期JISUANJIYUXIANDAIHUA总第225期文章编号：1006-2475(2014)05-0079-05基于情感词抽取与LDA特征表示的情感分析方法张建华，梁正友(广西大学计算机与电子信息学院，广西南宁530004)摘要：情感分析作为文本挖掘的一个新型领域，可用于分类、归纳用户发布的产品评论，从而有助于商家改善服务，提高产品质量；同时为其他消费者提供购买决策。本文提出一种基于情感词抽取与LDA特征表示的情感分析方法，对产品评论进行褒贬二元分类。在情感词抽取中，采用人工构造的情感

2、词典对预处理之后的文本抽取情感词；用LDA模型建立文档的主题分布，以评论一主题分布作为特征，用SVM分类器进行分类。实验结果表明，本文方法在评论褒贬分类方面有着良好的效果。关键词：情感分析；情感词抽取；LDA；主题模型；SYM中图分类号：TP393．4；TP391．1文献标识码：Adoi：10．3969／j．issn．1006-2475．2014．05．018ASentimentAnalysisMethodBasedonSentimentWordsExtractionandLDAFeatureRepresentat

3、ionZHANGJian-hua，LIANGZheng-you(CollegeofComputerandElectronicsInformation，GuangxiUniversity，Nanning530004，China)Abstract：Asanewfieldofsentimentanalysis，textminingCallbeusedtoclassifyandsummarizeonlineusers’productreviews．Thesummariesandclassificationhelpprovi

4、dertoimproveserviceandproductquality，andalsoprovidebuyeradvicseforotherconsumers．ThepaperproposesasentimentanalysismethodbasedonsentimentwordsextractionandLDAfeaturerepresentation，foronlineproducts’reviewsmakingbinaryclassification．Theprocessingstepsareasfollo

5、ws：extractsentimentwordsfromthepreprocessedtextusingthemanuallycreatedsentimentdictionary；createthetopicsubjectdistributionofdocumentsusingtheLDAmodel；takecomment—subjectdistributionasfeature；doclassificationbasedontheSVMclassifier．Experimentsshowthat，thepropo

6、sedmethodhasexcellenteffectsofreviewofjudgmentsclassification．Keywords：sentimentanalysis；sentimentwordsextraction；latentDirichletallocation；topicmodel；suppo~vectormachine谐发展。这些信息以图片、声音、文本等不同的形式0引言出现，但目前文本形式占主要地位，并且它们的信息互联网技术的快速发展，使得用户表达心声的平量相当庞大，迫切需要借助计算机并使用数据

7、挖掘、台也发生着巨大变化，他们可在微博、论坛等新型媒信息检索等技术对其进行准确有效地整理、归纳。介上发表个人意见、表达情感观点，这些主观性内容文本情感分析，是指对那些带有个人主观意见的蕴含着巨大的商业和社会价值。对这些信息进行整文本进行分析整理的过程⋯；作为数据挖掘的一个理分析，一方面可以帮助商家及时获取用户意见，更新兴领域，具有重要的学术研究价值和实际应用价好地了解用户的个人喜好，从而通过改善产品和服务值。按照适用范围的差别，通常将文本情感分析分为使商家在市场上立于不败之地；另一方面这类信息往两大类：(I)基于产

8、品的评论情感分析，一般用于辅往表达了大众真实的社会认知观，对政府部门来说，助企业做出正确的市场导向；(2)基于新闻的评论情通过挖掘分析这类主观信息，倾听不同阶层、不同生感分析，常用于辅助政府相关部门进行舆情分析。文活领域的民众心声，在一定程度上了解用户的关注焦本情感分析的主要任务之一是通过研究在互联网上点，以此为参考来制定正确的法律法规，促进社会和主动发布的