【摘 要】
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情感分析可以在文本数据中辨识出用户所表达的情感意向,是自然语言处理中的热门领域。但传统的情感分析大多是基于粗粒度层面的研究,以探讨产品整体情感极性为主,因此无法掌握产品特征及对应的细粒度情感。为弥补传统情感分析的不足,本文从产品特征和情感分类两个角度展开研究。其中,产品特征角度的研究是对产品具体特征进行分析,明确消费者重视的产品属性;情感分类角度的研究是将情感词典进一步细分,不再沿袭传统的情感极性
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情感分析可以在文本数据中辨识出用户所表达的情感意向,是自然语言处理中的热门领域。但传统的情感分析大多是基于粗粒度层面的研究,以探讨产品整体情感极性为主,因此无法掌握产品特征及对应的细粒度情感。为弥补传统情感分析的不足,本文从产品特征和情感分类两个角度展开研究。其中,产品特征角度的研究是对产品具体特征进行分析,明确消费者重视的产品属性;情感分类角度的研究是将情感词典进一步细分,不再沿袭传统的情感极性二分类的方法,而是将情感分类划分的更加细致,并计算情感词的情感强度,明确消费者情感的细分倾向。将产品特征与情感细粒度结合,能够更加清楚的了解消费者对产品特征的具体要求,从而帮助商家更好地提供个性化服务。本文的主要研究内容包括以下四部分:（1）构建了手机产品关键短语集合。本文基于关键短语结构,以手机特征词典为基础,构建了手机关键短语集合,为手机特征和情感词的高精度提取创造了前提条件。（2）构建了BERT-LDA模型。首先对BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型中相似度值域进行训练;然后应用BERT模型进行相似短语的提取;最后将提取结果输入到LDA模型中,获得评价对象和评价词。高质量的相似短语在降低LDA模型困惑度上发挥了极大作用,也有利于提高LDA模型主题提取的准确率。（3）建立了基于手机特征词的细粒度情感词典。为实现对情感词的分类与情感强度的计算,采用由大连理工大学信息检索研究室整理的中文情感词汇本体库（DUTIR）,以本文所建立的手机关键短语集合和手机特征词典为基础,构建了基于手机产品评价特征的细粒度情感词典,并增加了代表“疑惑”的“疑”的情感,构成8类情感词,同时对修饰词与否定词进行扩充。（4）应用了细粒度情感分析模型。以某品牌的手机评论文本为例,应用BERT-LDA模型,找出消费者关注度较高的特征及情感词,并应用细粒度情感计算方法,计算特征的情感分类与情感强度,从而详细了解消费者对不同特征的情感倾向,有利于店铺提升口碑、增加销量,更好地提供给个性化服务。
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