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中文产品评论的维度挖掘及情感分析技术研究  
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【英文篇名】 Research on Dimension Mining and Sentiment Analysis for Chinese Product Comments
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【作者】 赵志滨; 刘欢; 姚兰; 于戈;
【英文作者】 ZHAO Zhibin; LIU Huan; YAO Lan; YU Ge; School of Computer Science and Engineering; Northeastern University;
【作者单位】 东北大学计算机科学与工程学院;
【文献出处】 计算机科学与探索 , Journal of Frontiers of Computer Science and Technology, 编辑部邮箱 2018年 03期  
期刊荣誉：中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 文本挖掘; 维度抽取; 维度权重; 情感分析;
【英文关键词】 text mining; dimension mining; dimension weight; sentiment analysis;
【摘要】 产品评论通常会描述产品的多个属性维度,单条评论中所描述的多个维度可能会有不同的维度情感。现实中,用户对产品不同的属性维度的关注度也不相同。反映到评论情感分析中,用户关注度越大的产品维度对评论的整体情感的影响也会越大。细粒度的评论维度挖掘和维度情感分析可以提供很多有价值的市场反馈信息和用户偏好信息。针对电商平台的中文产品评论文本,首先使用规则法抽取产品评论中所描述的维度信息,然后分别针对各个维度计算维度情感。进一步,提出了维度权重计算方法。最后,综合维度情感和维度权重计算评论的整体情感。使用来自于京东商城的真实评论数据集对所提方法进行了综合验证。实验结果表明,所提方法在维度挖掘、维度情感分析、维度权重计算以及整体情感分析方面具有很好的性能。
【英文摘要】 Generally speaking, product reviews will refer to several dimensions of a product, each of which may have different sentiments. Actually, users have different concerns about the product. The dimensions that users care more should have more influence on the overall sentiment. Fine-grained dimension mining from reviews and dimensionlevel sentiment analysis can provide a lot of valuable information about market feedback and users preference.Unfortunately, many E-commerce platforms are lack of these significant...
【基金】 国家自然科学基金,No.61173027; 中央高校基本科研业务费专项资金,No.N150404012~~
【更新日期】 2018-03-26
【分类号】 TP391.1
【正文快照】 1引言近些年,电子商务迅猛发展,消费者可以通过电商平台完成在线购物和支付,这一方面提高了交易效率,同时也减少了商品流通环节和仓储费用,降低了交易成本。为了提升服务质量和吸引消费者,绝大多数电商平台都鼓励消费者发表购物评论,以表达消费者对产品各个属性维度上的意见。?

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