【摘 要】
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针对电子商务中的商品评论信息过载问题,运用情感计算理论,通过挖掘商品评论信息中的商品特征及相应的情感褒贬态度,为消费者提供一个商品特征粒度上的情感分析结果,从而帮助
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针对电子商务中的商品评论信息过载问题,运用情感计算理论,通过挖掘商品评论信息中的商品特征及相应的情感褒贬态度,为消费者提供一个商品特征粒度上的情感分析结果,从而帮助消费者从庞杂的商品评论中快速获取有效信息。系统首先采集指定商品的评论集并挖掘商品特征,然后结合情感语料库和词汇相似度计算,利用依存关系找到特征-极性词对以及程度副词和否定词。基于以上结果,考虑程度副词的强度,以及程度副词和否定词共现语序不同造成的语义差异,提出了商品评论情感倾向程度的计算方式。最后,进行系统实现并验证算法的有效性。实验结果表明,系统具有良好的应用效果。
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