标题
  • 标题
  • 作者
  • 关键词

基于联合模型的商品口碑数据情感挖掘

2017-09-15分类号:TP391.1

【作者】王素格  李大宇  李旸  
【部门】山西大学计算机与信息技术学院  山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室  
【摘要】为了同时挖掘商品口碑数据中所谈论的对象、对象的某个方面以及评论者对这个方面的观点,用于指导消费者消费和生产厂家对商品的改进,该文面向口碑数据提出一个无监督对象方面情感联合模型。该模型假设方面分布依赖于对象分布,情感分布依赖于方面分布和对象分布,词是采样的最小单位。在汽车口碑数据上进行了多组实验,实验结果表明:无监督对象方面情感联合模型不仅可以判别文本方面和文本情感的类别,还可以获取文本对象信息。
【关键词】口碑数据  联合模型  情感挖掘  无监督学习
【基金】国家自然科学基金资助项目(61573231,61632011,61672331,61432011,U1435212);; 国家“八六三”高技术项目(2015AA015407);; 山西省科技基础条件平台计划项目(2015091001-0102)
【所属期刊栏目】清华大学学报(自然科学版)
文献传递