基于文本情感分析的电商产品评论数据研究

文本情感分析是当前数据挖掘研究的热点,具有极高的应用价值。对电商在线评论进行文本情感分析与数据挖掘具有很高的学术价值和社会经济效益。针对电商在线评论的特点,采用八爪鱼数据采集器爬取京东商城评论数据,采用Jiaba分词,进行情感标注以及关键词云生成。通过Python基于情感词典进行情感倾向性分析,对情感词、程度副词、否定词进行遍历,计算评论语句的情感值,并使用SnowNLP类库对文本情感值得分进行可视化展示,以柱状图直观展示语句情感分数分布情况,很好验证了实验结论。     

基于预训练模型和基础词典扩展的酒店评论情感分析

本文主要针对酒店领域的评论信息进行情感分析,研究用户对于酒店配置、服务等方面的态度,以便为酒店提高个性化服务质量提供一定的帮助.本文基于BiLSTM神经网络构建预训练模型进行实验,同时与传统的机器学习算法进行比较,实验结果显示,相较于朴素贝叶斯,支持向量机的分析准确率更为稳定,而利用预训练模型进行预测的精确率相比前两者有小幅度的提高;同时以基础词典为主体,构建适用于酒店评论的扩展情感词典,对否定词的权重进行了弱化处理,减小对带有相反含义语句的分类效果的影响,将基础词典与扩展词典对获取的同一语料进行情感分类,比较二者的结果表明采用扩展词典进行正向分类的准确率为86%,负向分类的准确率为84%,结果显示扩展词典分类比基础词典的分类效果更好.     

基于情感词典与机器学习的旅游网络评价情感分析研究

针对旅游网络评价使用的旅游情感词汇量不多的特点,提出一种基于旅游情感词典和机器学习相结合的方法,用于旅游网络点评的情感倾向性分析研究。采用向量空间模型表示旅游评价文本,使用旅游情感词典对特征空间进行降维,采用TF-IDF特征权重法计算权重,利用SVM机器学习模型对评价进行分类,实验结果表明,该方法能够有效地进行旅游网络评价分类。     

面向电影评论的情感词典构建方法研究

在对中文网络文本进行情感分析时,情感词典的完备性以及好坏对情感分析的效果有着至关重要的影响.虽然已经有了几个通用的中文情感词典,但是现实生活中电影领域有自身特有的领域词汇、领域词语的特殊使用方式等,现有的几个情感词典若用在电影评论的情感分析中使用,往往效果不佳.现今还没有学者发布行业认可的、官方的可用于分析电影评论的领...     

细粒度情感分析的酒店评论研究

酒店在线评论细粒度挖掘具有重要研究意义.以酒店在线评论具体特征属性和情感分类为研究目标,应用Apfiori算法和情感词典匹配算法,对重庆雾都宾馆在线评论数据深入挖掘,挖掘出用户最关注的酒店十大特征和满意度结果,进一步挖掘出商务出差等五种不同出游类型人最关注的酒店五大特征和满意度结果.这种方法不仅能对酒店领域评论进行分析,同样能够应用于其他领域.     

基于情感词典的维吾尔语文本句子情感分类

该文主要是针对维吾尔语中生气,高兴,难过及惊讶等四大类情感分别进行基于情感词词典的句子情感分类。首先,结合维吾尔句子中的情感特点,通过人工抽取的方法收集了维吾尔句子中能表达情感的关键词和情感短语,并建立了包含情感关键词和情感短语的情感词词典。然后,利用关键词匹配算法实现了具有分类速度快、分类正确率较高的维吾尔语句子情感分类应用系统。最后,给出了实验结果,并且分析了所存在的问题及提出了相应的解决策略。     

基于情感词典的维吾尔语文本句子情感分类

该文主要是针对维吾尔语中生气,高兴,难过及惊讶等四大类情感分别进行基于情感词词典的句子情感分类。首先,结合维吾尔句子中的情感特点,通过人工抽取的方法收集了维吾尔句子中能表达情感的关键词和情感短语,并建立了包含情感关键词和情感短语的情感词词典。然后,利用关键词匹配算法实现了具有分类速度快、分类正确率较高的维吾尔语句子情感分类应用系统。最后,给出了实验结果,并且分析了所存在的问题及提出了相应的解决策略。     

基于词向量的跨领域中文情感词典构建方法

情感分析已经成为当今自然语言处理领域的热点问题。对于文本的自动化、半监督式的情感分析研究具有广泛的理论和实用价值。基于情感词典的情感倾向分析方法是文本情感分析的一种重要手段。然而,中文词汇在不同领域中的情感倾向不尽相同,一词多义现象明显。同时,不同领域中的情感词也具有专业性、领域性的特点。针对这些问题,本文提出一种基于词向量相似度的半监督情感极性判断算法(Sentiment orientation from word vector,SO-WV),并依据该算法设计出一种跨领域的中文情感词典构建方法。实验证明,本文所设计的情感词典构建方法能有效地对情感词情感倾向进行判断。算法不仅在不同领域的情感词典建立上具有良好的可移植性,同时还具有专业性、领域性的特点。     

面向旅游在线评论情感词典构建方法

旅游在线评论情感分析的基础是情感词典的构建。在领域情感词典构建过程中,通常仅使用词频作为筛选种子词集的标准,而并未考虑其内部词语的关联程度,这会导致种子词集聚类效果不明显,进而影响情感词语归类精度。因此,基于词向量模型,提出一种情感词典种子词集筛选方法。该方法将情感词语以向量形式表征并计算词向量间距离,形成种子词集的筛选标准和分类依据,再通过类别判断形成在线评论的情感词典。最后,构建了山岳型旅游景区在线评论情感词典,并通过对比实验验证了方法的有效性,对提高情感词语归类精度和旅游在线评论情感词典的构建起到了积极的作用。     

大规模中文实体情感知识的自动获取

目前中文情感分析的主要资源以情感词典为主,缺乏针对实体或属性的情感知识资源。该文主要研究如何从大规模文本语料中自动获取实体情感知识。在该文方法中,用情感表达组合来表示实体情感知识。首先,基于二部图排序算法对情感表达组合候选集合进行排序。然后,提出了一种基于语义相似的提炼算法对于排序靠后的表达组合进行选择。在提炼选择过程中,充分考虑实体之间和情感词之间的约束。最后,该文在三种大规模不同领域的语料上进行实验,并进行人工评价。评价结果表明,从三个领域数据集上获取的实体情感表达组合正确率均高于90%。最终我们获得了一个大规模情感知识词典,包括约30万对的情感表达组合。     

基于浅层篇章结构的评论文倾向性分析

汉语评论文的特点使得可以利用情感主题句表示其浅层篇章结构,该文由此提出一种基于浅层篇章结构的评论文倾向性分析方法。该方法采用基于n元词语匹配的方法识别主题,通过对比与主题的语义相似度大小和进行主客观分类抽取出候选主题情感句,计算其中相似度最高的若干个句子的倾向性,将其平均值作为评论文的整体倾向性。基于浅层篇章结构的评论文倾向性分析方法避免了进行完全篇章结构分析,排除了与主题无关的主观性信息,实验结果表明,该方法准确率较高,切实可行。     

基于粗糙集的在线评论情感分析模型

针对在线评论情感分析的复杂特征抽取问题,提出一种基于粗糙集的在线评论情感分析模型。分析传统词袋性特征,指出固定搭配特征在情感极性判别中的作用,采用粗糙集方法挖掘在线评论中的固定搭配特征,将其融合于SVM与Naive Bayes等情感分析模型中。实际酒店的在线评论情感分析结果表明,增加粗规则后,SVM模型与Naive Bayes模型获得的评论情感判别精度都有所提高。     

基于扩展词典与语义规则的中文微博情感分析

首先分析微博文本新词出现规律,通过程度词发现微博新词,然后通过拓展的PMI算法,计算新词与情感基准词之间的点互信息值,根据点互信息值将新词分为褒贬2类后加入微博领域词典。接着构建基础情感词典,考虑到微博文本的独特性和汉语言特点,构建微博表情词典、否定词典、程度词词典、连词词典。最后结合情感词典与语义规则,通过与微博表情进行情感值加权的方式来对中文微博进行情感分析。通过对抓取的微博数据集进行测试,验证了本文提出的分析策略的有效性。     

基于情感词属性和云模型的文本情感分类方法

受语言固有的模糊性、随机性以及传统文本特征词权重值计算方法不适用于情感词等因素的影响,文本情感分类的正确率很难达到传统文本主题分类的水平。为此,提出一种基于情感词属性和云模型的情感分类方法。结合情感词属性和简单句法结构以确定情感词的权重值,并利用云模型对情感词进行定性定量表示的转换。实验结果表明,该方法对情感词权重值计算是有效的,召回率最高达到78．8％,且与基于词典的方法相比,其文本情感分类结果更精确,正确率最高达到68．4％,增加了约9％的精度。     

基于词向量技术和混合神经网络的情感分析

情感分析是近些年自然语言处理的一个研究热点,一方面以word2vec为代表的预处理词向量技术得到了广泛应用,本文通过融合情感标签获得word2vec-ST词向量来提取句子的语义和情感信息并达到了较好的效果,另一方面,LSTM作为RNN的衍生模型已经成熟的应用到自然语言处理的模型构建当中,但LSTM在短文本和训练语料相对有限的情况下并没有展现出应有的优势,因此,借助于CNN在捕捉局部信息上的优势,本文提出了一种融合LSTM和CNN的注意力模型网络来提取文本的上下文信息,并通过实现attention机制的BILSTM来替代LSTM得到AT-BL C模型进而达到了更好的效果。本文对比分析了LSTM和CNN的两种融合方式并在标准数据集上进行了比较。实验结果表明,以融合情感信息的word2vec-ST为词向量层基础,AT-BL C确实获得了更好的准确率和F值。     

基于Transformer模型的商品评论情感分析

该文通过研究商品评论正、负向情感识别任务,基于Transformer模型,提出了一种结合多头自注意力层和卷积层的神经网络模型,其中多头自注意力层丰富了词语之间的关联关系,卷积操作进行特征的再提取和融合.通过和双向长期时记忆网络(bidirectional long short-term memory networks,...     

基于维吾尔语情感词的句子情感分析

提出基于自动标注的维吾尔语情感词分析句子情感的方法。将8种情感类别作为情感类别集合。判断句子中是否含有转折性连词,若有则屏蔽含有转折性连词句子的前半部分,通过条件随机场模型自动标注句子中的情感词,依据标注的情感词,为句子的每种情感类别打分,得分最高的情感类型作为句子的候选情感。识别句中维语的否定成分,根据否定成分出现的奇偶次数对句子的候选情感修正,得到句子的最终情感类型。实验结果表明,在句子情感分析上该方法可取得较好的效果。