【摘 要】
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由于传统褒贬二值分类模型缺乏对文本主题之间以及主题与观点持有者之间的关系挖掘,不能很好的处理具有不规则、口语化、极性强等特点的评论文本.通过提取网站的文本评论,对
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(71462018);江西省研究生创新专项基金资助项目(YC2014-S371)
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由于传统褒贬二值分类模型缺乏对文本主题之间以及主题与观点持有者之间的关系挖掘,不能很好的处理具有不规则、口语化、极性强等特点的评论文本.通过提取网站的文本评论,对评论对象进行结构化处理,以How Net公布的情感词典为基础,完善了评论情感倾向性词典.结合五元组模型量化文本情感信息,建立了适合处理评论文本的模型,深度挖掘了用户对商品或消费行为的主观感受.并通过实验验证了该模型的准确度和有效性.
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