一种语义弱监督LDA的商品评论细粒度情感分析算法

• 作者: 万红新 彭云 钟林辉
• 来源期刊: 小型微型计算机系统
• 学科: 工学
• 关键词: 商品评论 主题模型 LDA 情感分析 弱监督
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 所属期刊栏目: 计算机软件与数据库研究
• 页码范围: 978-985
• 页数: 8页
• 分类号: TP311
• 字数: 10085字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-1220.2018.05.020

摘要

随着商品评论文本数据的日益增加,需要利用情感分析技术来自动实现商品的情感极性分类,尤其是细粒度的情感分类.LDA主题模型可以实现大规模文本数据的主题词提取,并利用主题聚类功能发现特征词和情感词之间的潜在关系,但LDA模型倾向于提取粗粒度的情感分类知识,难以满足细粒度情感分析的语义需求.本文提出了一种语义弱监督的主题模型,在LDA模型中嵌入词语关联、全局特征词及主题情感隶属语义先验知识来提升LDA对特征词、情感词及其关系的识别能力.主要研究内容包括:从句法分析、词性关系和语境相关等角度进行词语关联语义约束的提取;全局特征词识别和主题情感隶属两类语义约束的获取;设计语义约束对LDA主题分配的影响机制,构建语义弱监督的细粒度情感分析主题模型SWS-LDA.实验表明,SWS-LDA模型可以改善LDA的语义理解能力,提高局部特征词和局部情感词的提取率,提升主题模型细粒度情感极性分类的准确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	万红新	江西科技师范大学数学与计算机科学学院	21	68	5.0	7.0
2	彭云	江西师范大学计算机信息工程学院	21	150	8.0	11.0
3	钟林辉	江西师范大学计算机信息工程学院	24	143	7.0	11.0