面向评论效用评估的文本情感特征提取

作     者：聂卉 容哲 Nie Hui;Rong Zhe

作者机构：中山大学资讯管理学院广州510006 中山大学管理学院广州510275 

基　　金：广东省哲学社会科学"十二五"规划2013年度项目"基于情境和用户感知的知识推荐机制研究"(项目编号:CD13CTS01)的研究成果之一 

出 版 物：《现代图书情报技术》 (New Technology of Library and Information Service)

年 卷 期：2015年第7期

页      码：113-121页

摘      要：【目的】探测情感词典匹配方法以及机器学习方法抽取的情感特征对评论效用的预测作用。【方法】采用情感词典匹配法和机器学习分类法抽取评论情感特征。针对语料构建情感词典,设计合理匹配算法,探测最佳情感分类模型,采用随机森林算法取不同情感特征组合对评论效用价值进行预测。【结果】结合两种情感分析方法对评论效用预测效果最好。其中情感词典匹配方法所得的评论情感均值和评论情感波动能有效识别评论效用,效果优于机器学习方法。【局限】只针对搜索型商品的评论数据,缺乏对体验型商品评论的相应分析,研究数据的覆盖面存在局限。【结论】情感词典匹配法结合机器学习法能有效识别评论效用。

主 题 词：评论效用 情感分析 情感词典 机器学习 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

馆 藏 号：203142771...