中文网络评论中的产品特征情感倾向提取算法研究

• 作者: 张勤 王永 陶娅芝
• 来源期刊: 重庆邮电大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 情感倾向分析 产品特征 语义相似度 Web挖掘 知识发现
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 所属期刊栏目: 计算机与自动化
• 页码范围: 75-83
• 页数: 9页
• 分类号: TP391.1
• 字数: 6855字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3979/j.issn.1673-825X.2017.01.012

摘要

Web中的客户评论信息挖掘是大数据分析中的一项重要内容.分析客户评论中所包含的产品特征情感倾向,不仅可为消费者购买产品提供更具体的决策支持,还能有效帮助企业改进产品质量.针对商业应用的实际需要,提出了一种自动从中文客户评论中抽取产品特征并判断其情感倾向的方案.基于frequent pattern-tree (FP-tree)方法提取产品特征,结合基于语料库的方法和依存句法分析方法识别关于产品特征的主观评论语句、情感词及其情感词的依存关系,综合考虑情感词、否定词、程度词计算产品特征的情感倾向值.采用公开数据中的600篇手机评论作为实验数据,检验了算法的准确性.对比分析的结果说明,算法有很好的应用潜力,能够有效地从网络评论中获取有价值的商业信息.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张勤	重庆邮电大学电子商务与现代物流重点实验室	23	130	6.0	11.0
2	陶娅芝	重庆邮电大学电子商务与现代物流重点实验室	3	21	3.0	3.0