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[期刊] 数据分析与知识发现
[作者]
张艳丰 李贺 彭丽徽 侯力铁
【目的】针对中文网络平台在线评论,提出一种用于过滤用户评论的有用性排序和分类模型,辅助消费者做出购买决策。【方法】从在线评论情感语义的形式特征和内容特征两个方面,提取影响在线评论有用性的6个指标属性进行量化计算,采用灰色加权关联度分析方法构建在线评论有用性评价体系,通过K-means聚类方法,构建过滤用户在线评论的有用性分类模型。【结果】以亚马逊电子商务平台的手机在线评论为例,通过计算召回率、准确率与F值,验证了本文在线评论有用性分类算法的有效性。实验结果表明本方法能够有效辨别在线评论有用性,尤其对极性评
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
唐晓波 朱娟 杨丰华
［目的／意义］构建针对网络在线评论的情感分析模型，一方面可以为用户决策提供支持；另一方面又可以帮助产品或服务提供商了解用户情感倾向，提升用户体验。［方法／过程］提出了基于情感本体和ｋ ＮＮ算法的在线评论情感分类模型。该模型基于情感本体，通过对情感词数量和情感程度进行加权，提出了褒义量和贬义量的概念，并以此作为ｋ ＮＮ算法的特征向量。通过爬取豆瓣网电影评论进行训练和测试，并分别从褒性评论和贬性评论的角度对分类效果进行评价。［结果／结论］结果表明，本算法在分类准确率和召回率方面都具有不错的水平，但同时对贬性评论分类效果优于褒性评论，为未来研究提供了新的思路。
关键词：
在线评论 情感分类 k最近邻分类法 本体
[期刊] 图书情报工作
[作者]
陈江涛 张金隆 张亚军
针对在线商品评论总体质量不高、缺乏有效评论引导机制的问题,以亚马逊商品在线评论为研究对象,结合文本挖掘技术和实证研究,探究基于文本内容评论有用性的影响因素。通过以手机这一典型商品为例,发现消费者关注手机系统反应、音质、导航、打字体验,希望了解电池、充电器等配件细节,重视商家的配送、退换货、保修、发票等服务,评论文本包含这些信息会提高其有用性。
关键词：
在线商品评论 文本挖掘 潜在语义分析
[期刊] 情报学报
[作者]
王晓宇 王芳
鉴于关键词对大规模文献检索和文本内容分析的基础作用,本文提出了一种基于语义文本图的无监督关键词抽取算法,重点对传统基于图(graph-based)方法中的文本图构建和词加权方式进行改进。为了使文本图保留更多的语义和结构信息,算法根据单词在句子中的语义依存关系,生成由概念连接、等价隶属、功能属性和修饰限定四种属性边构成的语义文本图,省去传统图生成方法中所需要的窗口长度参数设定。在此基础上,本文提出融合关键词位置信息、概念层级和连接强度的词权重计算方法,并对词语的重要性排序,最终选择高得分节点构成摘要文本的关键词集合。在四个开放语料上的实验结果显示,本文提出的方法抽词效果优于其他三个同类baseline算法,F1值最高为0.570。
关键词：
文本图 关键词抽取 词加权 句法解析
[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] 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] 图书馆理论与实践
[作者]
艾金勇
通过分析总结藏文网页的结构特征,在借鉴汉语主题句抽取方法的基础上,提出了结合语义信息的藏文网页主题句抽取算法。该方法根据藏文文本特征实现了网页内容的智能识别,同时,在对识别的文本块进行自动分词后,利用改进TF-IDF方法结合主题词的语义相关性确定了网页文本的主题词,并据此构建了候选主题句集,再通过候选主题句的重要度和分布度计算得到了候选主题句的权值。最后对所有候选主题句按权值大小排序并确定了文本的主题句。
关键词：
藏文网页 语义信息 主题句 抽取
[期刊] 数据分析与知识发现
[作者]
原欣伟 杨少华 王超超 杜占河
【目的】为了发挥用户创新社区及领先用户在企业开放式创新中的作用,对用户创新社区情境下的领先用户识别方法进行研究。【方法】结合领先用户特征,利用用户创新社区中的用户数据,从用户内容信息和行为数据两方面抽取用户特征,并在此基础上提出基于随机森林分类的领先用户识别方法。并以小米社区的MIUI论坛为例进行实例分析。【结果】实验结果表明,本文提出的识别方法在领先用户和非领先用户之间具有较好的区分度。【局限】不同产品领域用户创新社区的用户生成内容和行为数据有一定差异,本文仅以讨论小米手机操作系统的MIUI论坛为例,涉
[期刊] 情报学报
[作者]
马超 李纲 陈思菁 毛进 张霁
为有效识别旅游产品在线评论中多模态数据对在线评论感知有用性的影响因素,探究基于用户生成内容的在线旅游产品优化方法,从数据融合分析角度出发,对旅游产品在线评论中的多模态数据进行特征融合。以旅游产品的真实在线评论数据作为研究对象,进行描述性统计分析,同时使用机器学习和深度学习方法,进行文本向量嵌入与图片内容识别,融合图文特征向量,构建多模态在线评论有用性分类模型,进行模型测试。实验结果表明,与仅包含文本或仅包含图片的单模态评论相比,图文结合的多模态评论能够更好地进行在线评论有用性预测,结合评论激励机制,提高在线评论质量,能够充分发挥用户生成内容潜在价值,为产品提供者提供优化思路,为产品消费者提供决策支持。
[期刊] 情报学报
[作者]
李志义 王冕 赵鹏武
自媒体环境下对海量评价信息进行情感分析与监控已越发重要,它不仅可推动观点挖掘的深入研究,而且可帮助企业探索用户需求以产生巨大的商业价值。本文在条件随机场模型(CRFs)的基础上,结合句法特性,通过实验选取合适的句法特性组合,寻找评价特征提取的路径;其次,构建了手机领域的评论语料库。然后,利用句法分析器把评论短句分解成相应的句法树,分析评价特征词和评价词之间存在的依存关系以及观点信息的完整性结构,利用算法将〈评价特征,评价词〉对从评论语料中抽取出来。提出了基于依存语法的〈评价特征,评价词〉对抽取方法,利用A
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
朱恒民 马静 黄卫东
为了快速有效地自动处理中文Web文本,提出了一种基于领域本体的主题特征抽取方法。该方法针对Web文本特点,介绍了一种领域词典的半自动化构建方法。基于领域词典切分文本,通过对词条的主题映射,采用领域本体的概念表示文本向量,从而有效地降低文本特征向量的维数,提高主题抽取的质量。考虑文本信息的不同位置与频率,计算主题特征的权值,并且基于领域本体的结构,对主题概念的权值进行调整和排序。实例验证了该方法的有效性。
关键词：
主题抽取 领域本体 文本挖掘
[期刊] 外国经济与管理
[作者]
江晓东
随着电子商务在中国的快速发展,网络上有关产品的客户评论日益增多,越来越多的产品评论使得买卖双方都无法快速定位最好的评论和了解产品质量。本文基于可达性—可诊断性模型和不确定性降低理论,构建了产品评论有用性影响因素模型,并以两种产品的1 238条在线评论数据对研究假设进行了检验。结果表明,体验型产品评论的感知有用性显著高于搜索型产品;产品类型在评分极端性对感知有用性的影响中起调节作用,相比于搜索型产品,体验型产品评分极端性对感知有用性的正向影响更强;产品类型在评论客观性对感知有用性的影响中起调节作用,体验型产品评论的客观性对感知有用性有显著的正向影响,而搜索型产品却无此效应。本研究不仅拓展了劝服理...
[期刊] 工业工程与管理
[作者]
李启庚 赵晓虹 余明阳
在线评论信息特征是影响评论信息感知有用性和消费者购买决策的重要因素,采用情景实验的方法,验证了在线评论的评论效价、评论类型和时间距离三个属性特征对评论感知有用性与购买意愿的影响作用。研究结果表明,在线评论信息的三个属性特征对感知有用性和购买意愿具有多组双因素的交互作用,且不同时间距离、评论效价和评论类型水平下,消费者购买意愿存在显著差异;但评论效价与评论类型对评论感知有用性的交互作用不显著,时间距离和评论类型对购买意愿的交互作用不显著。研究从更多因素水平上解释了前人研究结论中存在的不一致性。
[期刊] 电子科技大学学报(社科版)
[作者]
李良强 李开明 白梨霏 曹云忠 吴亮
以电子商务平台中的网购农产品在线评论为对象,研究抽取消费者在其评论文本中表达出的情感标签方法。首先对网购农产品评论进行分词和词性标注,其次采用TF-IDF特征抽取方法对评价对象和评价词进行关键词过滤再利用PMI计算出各个关联词的共现性,根据用户评分建立规则判断情感词倾向性,从而最终获得情感标签集合。利用网络抓取的网购农产品评论语料作为测试数据对情感标签集进行测试,获得较高的抽取准确率和召回率,表明这种方法可以有效地抽取农产品评论中的消费者情感,具有较好的领域适应性。
[期刊] 数据分析与知识发现
[作者]
刘建华 王颖 张智雄 李传席
【目的】拓展以物种为中心的植物物种多样性抽取框架,探索实现语义知识抽取方法。【方法】结合当前生物多样性抽取的主流研究,以物种为中心,设计包含多种实体及实体间关系的知识抽取框架,利用已有的众多专业数据库,设计并实现相应的识别方法。【结果】设计以物种为核心的知识抽取框架,探索实现多种实体及实体间关系的语义知识抽取方法,拓展植物物种多样性领域抽取内容和思路。【局限】实体识别的完整性和准确性受底层知识库影响较大,且实体间关系的类型局限于共现、上下位类、语法关系几类,还需进一步研究。【结论】本研究拓展了植物物种多样
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