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[期刊] 情报学报
[作者]
周清清 章成志
随着在线评论信息数量的快速增长与应用的不断扩展,评论挖掘研究得到学术界的持续关注。当前的评论挖掘任务对属性的全面性、细粒度等要求越来越高,而多数现有研究方法主要关注评价对象主要属性的抽取。尽可能地发现评价对象的全部用户关注属性、并以细粒度方式表述属性,是一项有意义的工作。本文提出一种细粒度属性抽取方法,旨在全面、快速地抽取产品属性。本文首先利用高频名词构建候选属性词;然后通过深度学习构建候选属性词向量,在此基础上完成候选属性的聚类,得到聚类后的候选属性词集;最后对候选属性词集进行噪音过滤,得到细粒度产品属
[期刊] 旅游科学
[作者]
肖璐 李桥兴 陈怡梦 沈加升 张茜 杨勇
目前游客细粒度情感分析的研究多集中于基于主题聚类下的频次统计等的大致分析，缺乏更精准地从每一条评论中抽取所有属性情感特征的细致定量刻画。因此，文章基于国内四大知名旅游电商平台上有关贵州省数百家A级旅游景区的游客评论大数据，建构较大规模的旅游评论方面级情感分析（ABSA）中文标注数据集；采用基于BERT的LCF-AEPC方面情感三元组抽取联合模型，在近8万条主观评论文本集上端到端地实现17万余个方面情感三元组的预测输出；并基于此输出结果进行可视化量化分析，探究游客在景区不同方面以及在不同级别和不同类型景区上的情感特征差异及其原因，构建了包含四类要素的游客情感感知影响因素模型。文章通过人工智能领域的深度学习技术实现ABSA多任务可快速有效地捕捉游客对景区各方面的偏好、需求和意见等信息，将成为旅游领域细粒度情感研究的有益尝试和最新应用。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
李蕾 彭慧 刘晓娟
[目的/意义]通过细粒度情感分析中外游客的博物馆服务方面的评论，挖掘游客需求和偏好，并对比中外游客对国内历史博物馆的形象感知差异和满意度差异，为博物馆管理者制定更有针对性的服务策略提供参考。[方法/过程]首先采集中外游客针对博物馆的在线评论数据，提取博物馆服务方面的属性词，抽取属性级语句。接着通过微调多种大语言模型，以对比其细粒度评论挖掘性能，识别出GPT-3和Llama2对中、外评论分类效果分别为最优，之后使用最优的大语言模型分别细粒度情感分析中外属性级语句。最后基于结果对中外游客满意度及差异进行分析。[结果/结论 ]国内游客评论中的博物馆服务类别可划分为：文创、服务设施、导览讲解、馆内人员、票务安检、线上服务，国外游客为：导览讲解、馆内服务、票务安检、线上服务、购物消费。分析发现，国内外游客均对导览讲解服务的关注度和满意度最高，国内游客对馆内人员服务满意度最低，国外游客对票务安检服务满意度最低，并总结了各服务类别中影响游客满意度的主要因素。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
聂卉 刘梦圆
[目的/意义]对海量但杂乱的在线评论资讯进行有效的质量评测是信息领域的热点问题。文章从心理学角度挖掘评论内容蕴含的细粒度情感,"情绪"对用户行为产生的作用,为网站进行评论质量评测提供新思路,同时也为企业实施情感营销提供理论依据和参考方案。[方法/过程]研究借助心理学领域的情感模型,以长篇幅"书评"为研究对象,运用自然语言处理技术从评论内容中提炼出"乐、哀、怒、惧、惊、恶、好"7种细粒度情绪特征及主观性特征,采用基于随机森林的分类和特征优选算法,对情绪特征对评论感知效用的预测力进行实证检验,深入分析细粒度情感对评论感知效用的影响。[结果/结论]结果表明,评论内容中蕴含的细粒度情感与评论感知效用关系密切,情绪特征的引入能够显著提升感知效用预测模型的预测力。情感语义纯粹的"乐、怒、恶"作用更显著,"乐"带给读者的愉悦易使评论获得有用性评价,"怒、恶"的作用则相反;情感语义复杂的"好、惊、惧、哀"与评论感知效用的关系相对较弱;但情绪的影响力会随评论对象(图书)的不同而不同。针对评价对象构建基于情感特征的评论有用性预测模型更有实际意义。
[期刊] 商业经济研究
[作者]
张帆
本文对细粒度观点挖掘的相关理论做了深入探讨,详细研究了LDA模型,又对该模型加以改进,提出了细粒度主题情感混合模型,该模型能对实体提取、意见词识别、情感倾向分析、评论信息自动汇总分析、用户评价等提供评价分析,为用户提供直观的信息。
关键词：
细粒度挖掘 电商评论 主题模型
[期刊] 图书情报工作
[作者]
蔡庆平 马海群
[目的/意义]构建一种基于Word2Vec和CNN的产品评论细粒度情感分析模型。[方法/过程]首先使用Word2Vec从产品评论中构建产品特征词列表和噪声词表,其次借助噪声词表来进行产品评论特征词的提取,然后采用CNN对产品评论进行产品特征层面的细粒度情感分类,最后实现基于产品特征的产品评论聚类。[结果/结论]通过爬取京东商城华为手机评论对该模型进行训练和测试,结果表明,该模型能够有效实现产品评论的细粒度情感分析,可以有效地发现用户对产品特征的关注度和满意度。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
惠调艳 王智 何振华 秦春秀
[目的/意义]线上购物逐渐成为消费主流，在线情感评价成为消费者购买、厂商产品改进的重要决策依据。[方法/过程] 深度挖掘商品显性和隐性属性特征，提出了融合词典-TextCNN-Word2Vec的在线评价细粒度情感分析模型。首先，利用Protégé软件和Pellet推理机推理等，构建了涵盖外观、硬件、软件、价格、质量、物流和服务7大主题维度的领域本体模型，并建立属性特征词典和情感词典；其次，针对三类在线评价，分别应用基于词典的显性属性情感分析模型、基于TextCNN的显性特征情感分类模型、基于Word2Vec的隐性特征情感分析模型，计算属性特征词的情感值；最后，通过词频加权法和熵权法，自下而上计算各层级主题属性的情感值，实现了多层次细粒度的情感挖掘。[结果/结论]综合基于词典、TextCNN和Word2Vec情感属性映射的三种模型的在线情感分析，显著提高了商品属性特征和情感分析的准确性，商品显性和隐性属性特征的总提取率高达93.77%，商品特征情感分析的加权平均准确率为86.78%。该组合模型为数字经济时代商品多属性特征的细粒度在线情感评价提供了创新研究方法。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
王玉林 王忠义
针对共词分析方法存在的共现词对的"同量不同质"问题、共词分析结果解释的"不一致"问题等,提出一种细粒度语义共词分析方法。该方法一方面对词对共现统计单元进行碎片化处理,由"文献单元"变为"知识单元"(RDF三元组),达到细粒度的目的;另一方面对共词分析方法进行语义化处理,将共现词对的语义信息融入到共词分析过程之中。最后,借助该方法进行实证研究,并在一定程度上验证该方法的科学性和有效性。
关键词：
共词分析 语义 细粒度 关联数据
[期刊] 大学图书馆学报
[作者]
谭翠萍
采用文献调研方法，从不同粒度层次的情感分析视角，阐述细粒度情感分析对整个情感分析方法的影响与促进，并对细粒度文本情感分析的最新任务和技术方法进行了归纳总结，最后对该领域未来研究趋势进行了研判。此文相关研究成果可为后续研究提供借鉴与参考。
关键词：
细粒度 方面级情感分析 文本分析
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
唐晓波 刘一平
[目的/意义]粗粒度的跨语言情感分析往往只考虑篇章段落中的情感分布信息,而忽略深层次的语义关系。为弥补这一缺陷,文章提出一种基于依存句法的跨语言细粒度情感分析算法。[方法/过程]首先对中文文本进行依存句法分析,从深层的语义关系入手,提出一系列识别规则,提取情感评价单元;然后利用机器翻译对情感评价单元进行语言转换;最后通过与英文情感词典的匹配分析,对情感评价单元的情感极性进行判定。[结果/结论]实验结果表明,与原有的情感评价单元提取方法相比,本文的方法在一定程度上提高了提取效率;同基础的单语言情感分析方法相
[期刊] 情报学报
[作者]
吴柯烨 孙建军 谢紫悦
新一轮科技革命和产业变革中，技术机会分析在研发管理、企业决策中的战略地位不断攀升。然而，利用传统链路预测指标开展的技术机会分析精度已达到瓶颈，且固有的专家知识无法应对技术创新的动态性和复杂性，难以实现细粒度技术机会识别与分析。鉴于此，本文提出了基于专利文本挖掘的细粒度技术机会分析框架，该框架将专利文本挖掘和图神经网络链路预测法有机结合，将技术机会分析拆分为知识网络构建及演化分析、知识元素链路预测以及技术机会评估与筛选3个研究子任务。实证研究结果表明，利用多维关键词特征构建的知识网络能够完整呈现交叉领域的知识全貌，结合复杂网络指标和时间序列能进一步揭示技术发展脉络，为后续技术机会分析提供方向指引。BERT (bidirectional encoder representations from transformers)模型配合图神经网络方法适用于各技术生命周期的知识元素链路预测任务，相较于传统预测指标，BERT表现出更高的准确率和鲁棒性。经过与多源技术报告的对比评估，证实了基于该框架所析出的9个技术机会与计算机视觉技术发展实际情况相吻合，具备实际研发价值。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
唐晓波 刘广超
[目的 /意义]对细粒度情感分析研究进展进行调研和总结,探讨其关键问题、关键技术及未来研究趋势。[方法 /过程]采用文献调研方法,从不同粒度层次的情感分析视角,对粗粒度情感分析到细粒度情感分析的演进过程进行阐述,对细粒度情感分析的实现技术和方法进行归类总结。[结果 /结论]总结细粒度情感分析的两个重要问题:情感词抽取和评价对象属性抽取。本研究有助于了解现阶段细粒度情感分析研究的关键问题及关键方法。
[期刊] 图书馆论坛
[作者]
丁培
文章系统梳理、总结科学文献和科学数据在引用、元数据、细粒度语义等多维度上的关联研究；重点分析建立以语义标注为核心技术的文献和数据间细粒度内容语义关联模型的关键步骤，包括文献和科学数据语义标注流程、技术、难点，语义关联发现方式等；通过Ｕｎｉ Ｐｒｏｔ案例验证了基于本体、利用语义标注技术实现科学数据与文献间关联方法的可行性。该方法既需要高质量的人工标注集，也需要借助计算机机器学习方法。
[期刊] 图书情报知识
[作者]
陆伟
编者按:随着用户信息需求的日益精确化,信息检索与挖掘研究呈现细粒度和语义(关联)化的发展趋势。如何实现细粒度信息的抽取、组织,进而实现有效的检索与挖掘,是值得深入研究的问题。2010年,武汉大学启动了"70后"学者学术发展计划。以此为契机,我与吴丹、刘萍、曾子明、安璐、吴佳鑫、邓胜利等7位青年教师在原信息检索研究小组的基础上,组建"信息检索方法与技术团队",在学院
[期刊] 图书情报工作
[作者]
夏立新 龙存钰 胡畔 宋吉
[目的 /意义]构建基于用户评论的图书分面体系和图书查询意图的分面检索模型，提升用户图书检索体验。[方法/过程]在调研大规模图书评论数据的基础上，立足图书评论数据特征进行细粒度图书分面体系构建，在此基础上，引入查询意图识别模块来构建图书分面检索模型，并进行原型系统的实现以验证模型的可行性和效果。[结果 /结论 ]通过原型系统的实现证实了所构建的细粒度分面体系能够有效帮助用户筛选和定位图书检索结果；提出的分面检索模型操作便捷，并能够结合用户的查询意图有效减少信息过载的问题，具有良好的用户体验。
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