面向商品评论文本的情感分析与挖掘

被引：39

作者：

李涵昱

钱力

周鹏飞

机构：

[1] 中国科学院文献情报中心信息系统部

来源：

情报科学 | 2017年 / 35卷 / 01期

关键词：

商品评论挖掘; 情感倾向性分析; 情感词极性判断; 数据挖掘;

D O I：

10.13833/j.cnki.is.2017.01.010

中图分类号：

TP391.1 [文字信息处理];

学科分类号：

081203 ; 0835 ;

摘要：

【目的/意义】随着电子商务的快速发展,互联网上出现大量商品评论信息,商品评论文本的情感分析与挖掘对于研究商品口碑、进行商品推荐都具有重要的价值。【方法/过程】文中设计商品属性提取与过滤算法、情感词判别算法,分析商品的评论信息并自动抽取用户关注的商品属性和用户对相应属性的评价观点,并进一步将其应用于商品评价文本的情感倾向性分析。【结果/结论】实现了自动化的商品属性和评价情感词抽取,实现了商品评论的情感倾向性分析,在真实数据集上进行测试取得了准确率81.08%,召回率88.23%。

引用

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页数：6

共 13 条

[1]

课程评论的情感倾向识别与话题挖掘技术研究.[D].刘智.华中师范大学.2014, 04

[2]

基于Web评论信息的倾向性分析关键技术研究.[D].杨玉珍.山东师范大学.2014, 08

[3]

面向评论文本基于情感分析的可信推荐模型研究.[D].刘妙.浙江理工大学.2016, 08

[4]

面向电子商务的评论文本情感分析研究.[D].刘贤友.中国科学技术大学.2015, 09