面向產(chǎn)品評(píng)論的細(xì)粒度情感分析研究.pdf

1、在web2.0的時(shí)代背景下，網(wǎng)絡(luò)上出現(xiàn)了大量帶有感情色彩的文本，產(chǎn)品評(píng)論就是其中之一，它是消費(fèi)者購(gòu)物后在網(wǎng)購(gòu)平臺(tái)發(fā)布的對(duì)產(chǎn)品的真實(shí)感受。隨著電子商務(wù)的發(fā)展，產(chǎn)品評(píng)論海量增加，對(duì)這些產(chǎn)品評(píng)論進(jìn)行情感分析可以為商家和消費(fèi)者提供更多決策依據(jù)。傳統(tǒng)的情感分析是面向篇章、句子級(jí)別的粗粒度的情感分析，不能滿足消費(fèi)者想要了解產(chǎn)品細(xì)節(jié)特點(diǎn)的要求。因此本文采用細(xì)粒度情感分析的方法對(duì)產(chǎn)品評(píng)論進(jìn)行分析，分析工作主要包括情感要素的識(shí)別和情感評(píng)價(jià)單元的抽取，圍繞

2、這兩部分工作具體的展開(kāi)情況如下:
　　首先，針對(duì)粗粒度情感分析忽略具體評(píng)價(jià)對(duì)象的情況，本文采用基于條件隨機(jī)場(chǎng)(Conditional Radom Field，CRF)的細(xì)粒度情感分析方法進(jìn)行情感要素的識(shí)別，識(shí)別過(guò)程中，為了更好的提取評(píng)價(jià)信息特征，進(jìn)行了基礎(chǔ)評(píng)價(jià)詞典的擴(kuò)展;為了提高實(shí)驗(yàn)語(yǔ)料的標(biāo)注效率，對(duì)語(yǔ)料采用協(xié)同訓(xùn)練的方法進(jìn)行半自主標(biāo)注。然后提取了各種語(yǔ)義特征，構(gòu)建了適當(dāng)?shù)奶卣髂０?，最后，利用條件隨機(jī)場(chǎng)模型對(duì)語(yǔ)料進(jìn)行了訓(xùn)練和測(cè)試，

3、提取了情感要素。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，半監(jiān)督的語(yǔ)料標(biāo)注方法提高了語(yǔ)料的標(biāo)注效率;實(shí)驗(yàn)中組合的不同特征信息，證明了本文提出的特征組合方法跟傳統(tǒng)基線方法相比更有優(yōu)勢(shì);經(jīng)過(guò)擴(kuò)展的基礎(chǔ)評(píng)價(jià)詞典比原始的評(píng)價(jià)詞典抽取的評(píng)價(jià)信息特征對(duì)情感要素的識(shí)別也更有效果，提高了情感要素的綜合識(shí)別率。
　　其次，針對(duì)現(xiàn)有細(xì)粒度情感分析忽略無(wú)關(guān)評(píng)價(jià)要素（評(píng)價(jià)對(duì)象、評(píng)價(jià)詞）的情況，本文提出用語(yǔ)法樹(shù)剪枝的方法去除無(wú)關(guān)評(píng)價(jià)要素，來(lái)抽取評(píng)價(jià)單元。為了將語(yǔ)法樹(shù)中無(wú)關(guān)評(píng)價(jià)對(duì)象和正