评价主题挖掘及其倾向性识别

• 作者: 何婷婷 宋乐 李芳
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: LDA 评价主题 倾向性识别
• 年，卷（期）: 2012,（6）
• 所属期刊栏目: 数据库与数据挖掘
• 页码范围: 159-162
• 分类号: TP391.3
• 字数: 6006字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-137X.2012.06.038

摘要

主要研究如何从在线评论文本中挖掘产品的评价主题,并对其倾向性进行分析.首先采用一种启发式规则和共现概率统计相结合的方法识别文本集合中的名词性短语,再运用LDA模型挖掘潜在的评价主题.然后利用多特征融合的方法计算句子的倾向性,进而根据特征词群统计出各主题的倾向性结果.最后通过对网络汽车评论文本语料的实验证实了该方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李芳	华中师范大学国家数字化学习工程技术研究中心	102	297	10.0	14.0
3	何婷婷	华中师范大学计算机科学系	71	1176	21.0	32.0
9	宋乐	华中师范大学计算机科学系	2	26	2.0	2.0