基于"属性-情感词"汽车本体的文本情感分析

• 作者: 王连喜
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 汽车评论 网络口碑 属性-情感词本体 观点句识别 情感分析
• 年，卷（期）: 2020,（8）
• 所属期刊栏目: 应用开发研究
• 页码范围: 193-198
• 页数: 6页
• 分类号: TP39
• 字数: 5306字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2020.08.034

摘要

对特定领域网络评论进行情感分析,可以帮助商家更深入地了解用户需求、总结自身产品和服务的优势与不足,也可以帮助消费者了解特定领域产品各方面性能的评价分布,从而优化其消费决策.提出一种面向汽车领域的"属性-情感词"本体构建流程,并在此基础上提出基于"属性-情感词"本体的汽车评论文本观点句情感分析方法.该方法以观点句识别方法为基础,利用"属性-情感词"本体对汽车领域产品的八个维度(属性)进行情感分析,并与经典的朴素贝叶斯情感分类方法进行实验对比.结果表明提出的方法能有效提高属性层面上的情感分析准确率和召回率.但由于汽车领域的细粒度情感分析效果会受到"属性-情感词"本体的完善程度及相关规则的影响,因此需进一步完善"属性-情感词"本体,并构建更为全面的规则.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王连喜		16	233	7.0	15.0