首页|基于微博的产品评论挖掘:情感分析的方法1)

基于微博的产品评论挖掘:情感分析的方法1)

扫码查看
针对微博中的海量产品评论信息,提出了一种基于模糊观点词的产品评论情感极性和强度计算方法。该算法运用规范化的TFIDF加权方法提取产品特征,基于知网构建模糊观点词词库,应用BMI (Balanced Mutual Information)方法进行特征词和观点词关联度计算,因而有效解决了微博产品评论中特征-观点对的提取问题。通过微博文本影响力分析,结合对微博文本中的情感语义因素定量计算,提高了微博产品评论情感分析的准确率。给出了应用该方法的具体步骤,通过实验分析发现本文构建的算法在各方面的表现都处于不错的水平并具有很好的应用性。
Product Reviews Mining from Microblogging Based on Sentiment Analysis
For mass product reviews in Chinese microblogging, the paper builds a microblogging product review mining method based on fuzzy evaluation words ontology. Normalized TFIDF weighting scheme is applied to extract the most informative noun patterns to represent the product features, then we use the established fuzzy evaluation words ontology and BMI method to extract evaluation words for product features, and build the influence calculation method of microblogging text, construct the sentiment computing method of product reviews in microblogging, and finally we find that our system shows remarkable performance improvement over the baseline menthod through experiments and data.

microbloggingproduct reviewssentiment analysisopinion words

史伟、王洪伟、何绍义

展开 >

湖州师范学院商学院,湖州 313000

同济大学经济与管理学院,上海 200092

加州州立大学圣马可斯分校商学院,美国

微博 产品评论 情感分析 观点词

国家自然科学基金资助项目上海市哲学社会科学规划课题一般项目浙江省教育厅科研项目资助浙江省社会科学界联合会研究课题成果

713711442013BGL004Y2014304572014N021

2014

情报学报
中国科学技术情报学会 中国科学技术信息研究所

情报学报

CSTPCDCSSCICHSSCD北大核心
影响因子:1.296
ISSN:1000-0135
年,卷(期):2014.(12)
  • 4
  • 5