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[期刊] 情报科学
[作者]
李涵昱 钱力 周鹏飞
【目的/意义】随着电子商务的快速发展,互联网上出现大量商品评论信息,商品评论文本的情感分析与挖掘对于研究商品口碑、进行商品推荐都具有重要的价值。【方法/过程】文中设计商品属性提取与过滤算法、情感词判别算法,分析商品的评论信息并自动抽取用户关注的商品属性和用户对相应属性的评价观点,并进一步将其应用于商品评价文本的情感倾向性分析。【结果/结论】实现了自动化的商品属性和评价情感词抽取,实现了商品评论的情感倾向性分析,在真实数据集上进行测试取得了准确率81.08%,召回率88.23%。
[期刊] 中国职业技术教育
[作者]
吴华君 何聚厚 陈其铁 韩广欣
课程质量是影响高职院校学生在线学习质量的重要因素。已有研究多聚焦于具体课程建设的实践研究或调查分析,存在研究系统性、针对性和推广性不足,以及缺乏实证基础等问题。基于137门高职在线精品课程共92 922条学习者评价内容的深度分析,在情感分析、词云分析、关键词社会网络分析和LDA主题挖掘基础上,对学习者课程学习负性评价进行主题提取。研究发现,学习者整体课程学习体验正向评价远高于负性评价,且在负性评价中理工类课程高于文科类课程;学习者对课程的负性评价主要聚焦于教师教学能力、课程考核评价、课程内容设计、技术平台功能和学习资源质量等方面,研究针对上述结论提出职业教育在线精品课程的优化建议。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
余传明
本文首先对产品评论中的观点挖掘进行了形式化的描述,给出了基本的研究思路;接着分析了从产品评论中识别产品属性的原理,并对基于词汇共现的方法和基于机器学习的方法进行了比较;然后分析了对相关属性进行极性判断的原理,并对各种现行方法进行了比较;最后对观点挖掘在未来的发展热点进行了展望。
关键词：
观点挖掘 情感分类 文本挖掘
[期刊] 图书情报知识
[作者]
陈忆金 曹树金 陈桂鸿
结合网络舆情信息的实际情况,本文提出舆情意见句的分割、实现舆情意见句主题抽取、进行正负面情感倾向判断、以及能够定量对回帖进行意见情感倾向分析的方法,统计并产生可读性较强的报告。
关键词：
网络舆情 意见挖掘 情感倾向分析
[期刊] 中国图书馆学报
[作者]
欧阳剑
传统的古籍开发与应用模式已难以适应人文学科研究的需要，人文学科研究者期待一个技术逻辑和人文逻辑相耦合的数字人文研究范式的出现。本文从古籍文献深层次开发与利用出发，利用新的信息技术与面向数字人文研究跨学科方法，以大规模中国古籍文本为研究对象，采用大数据研究理念，对古籍进行整理、标注、自动分词等处理，以词频分析统计为研究核心，采用数据降噪、基于窗口时间单位的统计分析计算、滑动窗口预测等分析与挖掘方法，采用大数据实时分析技术，实现了实时、在线、立体、可视化、定量分析字词的历史词频分布规律，创建了一个以语言学、历史文献学、历史地理学等人文学科研究为主的古籍实时统计分析平台，可辅助研究者在大量的古籍文献．．．
关键词：
数字人文 文本可视化 数据挖掘 古籍文献
[期刊] 中国图书馆学报
[作者]
章成志 侯汉清
针对当前Web文本挖掘工具的不足之处,提出了一种基于层次结构、面向概念挖掘的模型,即文本层次模型。该模型具有数据源适应性强、结构灵活、可操作性强、用途广泛优点,具有很强的实用性和一定的可扩展能力。图2。参考文献13。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
唐晓波 肖璐
在社会化网络环境下,关于产品的评论成为企业竞争情报分析重要的数据源。这些评论中包含用户对产品各个方面的情感倾向,对其进行情感分析可以帮助商家了解产品的优缺点。针对现有情感分析的不足,本文在构建评论挖掘模型时综合采用了共词分析和基于句法分析的极性传递法。共词分析可定量确定用户关心的产品维度;极性传递算法考虑句子结构特点,在对句子级文本做情感分析时相较传统情感分类算法有更好的分析效果。同时,引入极性值和强度值计算情感词和主题词的情感强度。
关键词：
情感分析 评论挖掘 共词分析
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
朱晓霞 宋嘉欣 张晓缇
[目的/意义]在互联网数据呈爆炸式增长的今天,如何提高情感分析的效率和准确性,从中挖掘更细粒度、更深层次的情感内涵成为学者们研究的热点。随着主题挖掘技术在处理大规模文本上所表现出的独特优势,越来越多的学者开始倾向于使用主题抽取技术去研究情感分析问题。鉴于此,文章对利用主题挖掘技术进行情感分析研究的相关文献进行分析和整理,为后续研究提供一定的借鉴价值。[方法/过程]围绕传统情感分析—主题挖掘技术—基于主题的文本情感分析这一主线展开,整理归纳国内外相关文献,并做必要评述。最后,对目前的研究困境和未来发展趋势进行总结与展望。[结果/结论]主要点明了传统情感分析中存在的问题和难点,据此提出将主题挖掘技术引入到情感分析研究中来,并将其划分为主题信息挖掘、情感倾向分析、情感演化分析和性能评价4项任务,对每一阶段任务的研究现状进行总结,为后续学者进行深入研究奠定理论基础。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
明均仁
面对网络中日益丰富的文本性情感信息资源,利用关联挖掘技术对其进行智能化的自动挖掘与分析,获取语义层面的用户情感知识,对于企业竞争策略的制定和竞争优势的保持具有重要的潜在价值。将关联挖掘技术融入文本情感分析之中,研究并设计一种融合语义关联挖掘的文本情感分析算法,实现语义层面的情感分析与用户情感知识挖掘。实验结果表明,该算法取得了很好的预期效果,显著提高了情感分析的准确率与效率以及关联挖掘的深度与广度。
关键词：
语义关联挖掘 文本情感分析 分析算法
[期刊] 科技管理研究
[作者]
赵明辉 张玲玲 顾基发
在网络社区兴起的背景下，鉴于网络社区的海量评论数据中蕴含着大量专家用户群体智慧，提出基于网络评论文本挖掘的技术预见新型方法，以促进技术预见活动顺利实施并取得准确可信的最终结果。首先从多源数据中获得种子科技主题，并将其投放至开放网络社区，吸引专家用户进行充分讨论形成交互数据，经过数据爬取、清洗、存储等环节得到网络评论数据集，再利用情感分析、主题模型等方法对网络评论中蕴含的隐性知识进行显性化挖掘，结合相关领域专家的研判最终得到辅助技术预见决策的有价值信息。这一新型方法可以使技术预见活动大幅降低成本、打破时空限制，便于大规模专家参与其中，并最大限度降低少数专家主观色彩浓厚的负面影响。
[期刊] 情报学报
[作者]
沈思 徐飞 吴鹏
本研究针对缺乏检索对象时间范围和精确语义表达式的用户弱信息检索需求,为了更好地体现出文献之间的时间关联性,提出了一种文本内容时间信息的分析和挖掘方法。本文归纳总结了学术文献常用时间词,并基于图书情报学题录信息完成文本时间词抽取。在此基础上利用标签主题模型1abe1ed-LDA实现文本隐含时间标签的生成,以及基于时间维度的文本语义相似度计算。实验结果表明,本研究能较好地生成文献隐含时间信息,也能更有效地帮助用户提高弱信息检索结果的相关性。
[期刊] 数据分析与知识发现
[作者]
郭博 李守光 王昊 张晓军 龚伟 于昭君 孙宇
【目的】通过对电商网站产生的海量用户评论数据进行综合分析,及时获取与产品口碑相关的用户反馈信息,以便快速有效地反馈企业的市场营销活动效果。【方法】运用词袋模型、依存句法分析和机器学习等新兴技术,对来自京东和天猫两个主要电商网站的真实数据集进行分析,实现了电商用户评论的自动情感分析和观点标签提取。【结果】评论情感分析获得约90%的准确率,利用改进双向传播算法成功实现了一个自动化的词库构建系统,摆脱对词典的依赖,该系统的F值达到约71%。【局限】观点标签提取的召回率需要进一步提高。【结论】通过实时获取海量电商
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
丁洁兰 刘清 刘媛媛 邓兰兰
以招聘广告为研究样本,用计量的方法分析了企业对情报学人才的需求情况,重点采用内容分析法从宏观和微观两个层次揭示企业对情报学人才专业技能的需求,并在此基础上分别探讨了情报学教育的定位以及现有情报学课程设置等问题。
关键词：
情报学教育 人才 专业技能 企业需求
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
朱晓霞 宋嘉欣 孟建芳
[目的/意义]近些年来,随着互联网的快速发展,微博逐渐成为人们发表言论的一个社交网络平台。通过对大量评论信息进行情感分析,对政府进行舆情治理、企业市场决策和消费行为分析具有十分重要的意义。[方法/过程]文章针对微博评论表达的特点,提出一种基于主题—情感挖掘模型的无监督情感分类方法,通过将语义角色标注、TF-IDF和K-means聚类方法相结合,构建情感单元词表和主题—情感匹配词表,同时挖掘出评论中主题和情感的分布与联系,并利用点互信息(Pointwise Mutual Information,PMI)和情感词典的方法计算主题词的情感极性值,基于此进行情感分类。[结果/结论]经实验证明,该方法同时考虑了评论中的主题分布与情感极性信息,解决了主题模型中常见的数据稀疏问题,提高了情感分类的效率和准确性,在F值上比S-LDA模型提高了14.24%。
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