產品意見挖掘中的詞典學習與隱式特征識別.pdf

1、Web2.0的興起吸引了越來越多的因特網用戶,電子商務和論壇在這一平臺上得到了長足的發(fā)展。在線購物網站和產品論壇中積累起海量的產品評論。產品的潛在用戶希望從中獲取有價值的產品體驗信息,從而為其購買決定提供參考,生產商和供應商也希望從中了解現有用戶的評價,從而有效地改善產品質量,提供更好的服務。
　　 但是產品評論數量往往是驚人的,完整的閱讀這些數據難以實現,而如果只瀏覽部分評論,往往又會陷入對產品的偏見。意見挖掘提出,針對這些產

2、品評論做基于特征粒度的總結,使得用戶既可以一目了然地了解到該產品各特征的評價,也可以只瀏覽自己感興趣的特征評價,從而大大節(jié)省了用戶時間,提高了用戶體驗。
　　 本文著重解決產品特征與意見詞典的學習以及隱式特征的識別。首先基于添加了語法約束的關聯(lián)規(guī)則挖掘,學習出顯式特征與意見詞的識別規(guī)則,并將其運用于產品評論數據集上,提取出產品的顯示特征詞典和意見詞典,為進一步實現產品評論總結和情感分析提供依據,然后利用已知的顯式特征和意見詞,采