情感计算和文本挖掘的商品评论倾向性分析

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Product Reviews Orientation Analysis Based on

Affective Computing and Text Mining



作者：许林峰;蓝鼎栋;张俊峰;王志文;陈珂

作者机构：广东石油化工学院计算机与电子信息学院,广东茂名525000 出版物刊名：广东石油化工学院学报 页码：35-39页

年卷期：2016年 第1期

主题词：评论极性;产品评论挖掘;用户观点抽取



摘要：文章基于提取用户评论中用户的观点和评论的极性,利用基于句法分析的模式匹配方法来提取特征词,建立特征词集合。采用了TF-IDF算法来抽取匹配特征词的观点词集合,去除贡献度低的观点词,然后采用简约相似度算法来量化种子词和目标观点词之间的相似度,该相似度能够很好的代表未知目标词在一个句子中的倾向性,从而为量化用户观点极性打下基础。最后以某电商平台上的商品成交记录作为实验测试数据,得到不同商品在不同特征之间的评价差异,从而挖掘出用户的个性化需求。

本文来源：https://www.wddqxz.cn/f59e41f3a01614791711cc7931b765ce04087ad0.html