微博产品评论的情感倾向性分析方法

• 作者: 周咏梅 张圣声 杨佳能 阳爱民
• 来源期刊: 山西大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 微博 产品评论 情感分析 观点挖掘
• 年，卷（期）: 2015,（2）
• 所属期刊栏目: 第二十届全国信息检索学术会议(CCIR 2014)论文选登
• 页码范围: 215-222
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.13451/j.cnki.shanxi.univ(nat.sci.).2015.02.005

摘要

提出一种微博平台上的产品评论情感倾向性分析方法,对特定语料库的产品特征词的词性进行分析,得到特征词的词性重要程度顺序;以情感词典识别的情感词为起点,提出一种依据词性重要程度的“特征观点对”识别规则,并依据该规则进行语义倾向的情感计算.实验结果表明,该方法在产品特征抽取及语义倾向的判断上具有较好的结果.结合微博的转发数和评论数,进行用户观点分析,计算用户对产品的认可度,挖掘产品属性的优缺点,实证分析证明这种方法的可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	阳爱民	广东外语外贸大学思科信息学院	35	618	11.0	24.0
2	周咏梅	广东外语外贸大学思科信息学院	25	466	10.0	21.0
3	杨佳能	广东外语外贸大学国际工商管理学院	4	161	3.0	4.0
5	张圣声	广东外语外贸大学思科信息学院	1	2	1.0	1.0