面向商品评论文本的情感分析与挖掘

作     者：李涵昱 钱力 周鹏飞 LI Han-yu;QIAN Li;ZHOU Peng-fei

作者机构：中国科学院文献情报中心信息系统部北京100190 

基　　金：国家社科基金青年项目(4123091) 

出 版 物：《情报科学》 (Information Science)

年 卷 期：2017年第35卷第1期

页      码：51-55,61页

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%。

主 题 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 

学科分类：1205[管理学-图书情报与档案管理类] 12[管理学] 120501[120501] 1201[管理学-管理科学与工程类] 120502[120502] 

核心收录：

D　O　I：10.13833/j.cnki.is.2017.01.010

馆 藏 号：203210946...