資料介紹
傳統(tǒng)情感模型在分析商品評論中的用戶情感時面臨兩個主要問題:1)缺乏針對產(chǎn)品屬性的細(xì)粒度情感分析;2)自動提取的產(chǎn)品屬性其數(shù)量須提前確定。針對上述問題,提出了一種細(xì)粒度的面向產(chǎn)品屬性的用戶情感模型(USM)。首先,利用分層狄利克雷過程(HDP)將名詞實體聚類形成產(chǎn)品屬性并自動獲取其數(shù)量;然后,結(jié)合產(chǎn)品屬性中名詞實體的權(quán)重和評價短語以及情感詞典作為先驗,利用潛在狄利克雷分布( LDA)對產(chǎn)品屬性進(jìn)行情感分類。實驗結(jié)果表明,該模型具有較高的情感分類準(zhǔn)確率,情感分類平均準(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)品屬性和評價短語的情感分類上具有較高的準(zhǔn)確率。
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