資料介紹
傳統(tǒng)情感模型在分析商品評(píng)論中的用戶(hù)情感時(shí)面臨兩個(gè)主要問(wèn)題:1)缺乏針對(duì)產(chǎn)品屬性的細(xì)粒度情感分析;2)自動(dòng)提取的產(chǎn)品屬性其數(shù)量須提前確定。針對(duì)上述問(wèn)題,提出了一種細(xì)粒度的面向產(chǎn)品屬性的用戶(hù)情感模型(USM)。首先,利用分層狄利克雷過(guò)程(HDP)將名詞實(shí)體聚類(lèi)形成產(chǎn)品屬性并自動(dòng)獲取其數(shù)量;然后,結(jié)合產(chǎn)品屬性中名詞實(shí)體的權(quán)重和評(píng)價(jià)短語(yǔ)以及情感詞典作為先驗(yàn),利用潛在狄利克雷分布( LDA)對(duì)產(chǎn)品屬性進(jìn)行情感分類(lèi)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該模型具有較高的情感分類(lèi)準(zhǔn)確率,情感分類(lèi)平均準(zhǔn)確率達(dá)87%。該模型與傳統(tǒng)的情感模型相比在抽取產(chǎn)品屬性和評(píng)價(jià)短語(yǔ)的情感分類(lèi)上具有較高的準(zhǔn)確率。
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