NLP論文泛讀之《教材在線評論的情感傾向性分析》

小說:紅花花石榴價格貴嗎?作者:董乙董乙更新時間:2019-05-25字數:15091

NLP論文泛讀之《教材在線評論的情感傾向性分析》


NLP論文泛讀之《教材在線評論的情感傾向性分析》

本文借助細粒度情感分類技術, 對從網絡上抓取大量計算機專業本科教材的評價文本進行情感極性 分析, 從而輔助商家和出版社改進教材的質量、制定 合理的銷售策略, 并為潛在消費者的購買決策 供參 考依據.

主要解決了什么問題?

分析、提取對計算機類教材有效的、可靠的評價(當當、京東平臺)
1.部分評論有省略號
2.有些評論很簡略,沒有出現‘書’這個主體對象

主要用到什么方法或技術

流程:

Sep1.去噪

1.1 同一用戶針對同一產品發表的多條相同評論、字數多還沒有感情色彩的評論、錯別字、拼音、英語替換等。
1.2 已去噪的評論數據進行分詞和詞性 標注

采用技術:

1.1 人工刪除等

  

1.2 利用中國科學院計算機所研發的中文分詞軟件 ICTCLAS2016 對已去噪的評論數據進行分詞和詞性 標注.
由于 ICTCLAS2016 對一些計算機專業名詞、網 絡新詞等詞匯的切分結果不正確, 因此本文自定義了 領域分詞詞典, 以優化詞匯切分效果.

Sep2.構建情感詞典

文本選擇了基礎情感詞典, 構建了領域情感詞典、網絡情感詞典和極性修飾情感詞典等資源.
  • 公開發表的中文情感詞典資源有知網的 HowNet、臺灣大學發布的 NTUSD 以及大連理工大學 構建的情感詞匯本體庫

HowNet 和 NTUSD 僅區分了情感詞的極性, 而大連理工大學發布 的情感詞典不僅區分了詞匯的情感極性, 還 述了詞 匯的情感強度.

Sep3.特征詞庫的構建

需要獲取在線評論中用戶評價的產品特征.

  產品特征一般是名詞和名詞性短語, 因此 特征 取則轉化為對名詞和名詞性短語的選取和篩選.
  由于本文選擇的分詞工具 ICTCLAS2016 僅能標注 出名詞, 但不能標注出名詞性短語. 為此, 本文在分詞 結果的基礎上, 制定了以下 3 條規則識別文本中的名詞性短語, 這樣就能較為完整地選取教材的候選產品特征.

1. “名詞+名詞”規則
2. “名詞+的+名詞”規則
3. “動詞+名詞”規則

Sep4.判斷極性

  句法分析工具使用了哈 工大社會計算與信息檢索研究中心研發的語言技術平臺 (LTP), 通過該平臺對優化后的分詞結果進行依存關系分析.
  

Sep5.評估本實驗所采用的算法的性能

  1. 使用了本文構建的 教材評論情感 詞典, 測試算法在產品特征-情感 述項和產品特征極 性方面的識別結果;
  2. 然后再使用大連理工大學發布的 通用情感詞典, 獲得相同語料下的識別效果;
  3. 以人工標注結果為基準, 分別計算使用兩部情感詞典的識別結果的準確率、召回率和 F 值。

當前文章:http://www.hfcxdn.com/content/201811/23/content_61295.html

發布時間:2019-05-25 01:10:26

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編輯:扁伯

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捕鱼达人之深海狩猎