基于LDA主题模型的情感分析研究

• 作者: 刘艳文 魏赟
• 来源期刊: 电子科技
• 学科: 工学
• 关键词: 产品评论 情感分析 依存句法 特征抽取 LDA主题模型 随机森林算法
• 年，卷（期）: 2020,（7）
• 页码范围: 12-16,26
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.1
• 字数: 3033字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2020.07.003

摘要

LDA主题模型在提取特征时缺乏对词语关联及相关词对的理解,这会影响情感极性分类的准确率.针对这一问题,文中提出一种在LDA主题模型中引入特征情感词对抽取方法的新模型,以改善特征情感词对的抽取效果.利用依存句法分析设计特征情感词对的识别方法,随后将识别方法作为约束条件引入LDA模型对特征情感词对进行抽取.通过吉布斯采样进行参数计算,给出了模型的生成过程.最后利用随机森林分类方法对文本进行情感极性分类.为验证文中模型的有效性,将其和另外两种模型一起进行实验,当主题个数为20时,文中所提模型分类的准确率、召回率、F值分别为81.54％、83.13％和82.33％,显著高于另外两种模型.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	魏赟	上海理工大学光电信息与计算机工程学院	30	128	6.0	10.0
2	刘艳文	上海理工大学光电信息与计算机工程学院	1	0	0.0	0.0