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商品主观评论的情感细分类模型研究
  • ISSN号:1002-1965
  • 期刊名称:情报杂志
  • 时间:2013
  • 页码:117-120+92
  • 分类:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]武汉纺织大学管理学院,武汉430200
  • 相关基金:国家自然科学基金项目“24小时知识工厂的知识共享活动模型与服务支持系统研究”(编号.71171153);湖北省科技计划软科学研究专项项目“湖北省产学研合作与知识共享创新模式研究项目”(编号:2010DEA025).
  • 相关项目:24小时知识工厂的知识共享活动模型与服务支持系统研究
中文摘要:

在现有褒贬性情感分类的研究中,缺乏对商品具体属性情感倾向的分析。基于此,建立细分类模型,将情感分类分为初分类和细分类两个过程。初分类确定商品评论的整体情感倾向,根据初分类的结果对商品的各个属性再次进行情感分类,以确定具体属性的情感倾向。从而消费者无需阅读具体的文本评论,就可以全面直观地了解商品,缩短做出购买决策的时间,降低决策的复杂度。该模型可作为网上商品销售的一个扩展功能使用,并利用酒店评论文本检测了模型的有效性。同时,论文通过对四种经典的特征算法的测试,发现在情感细分类中互信息(MutualInformation,MI)达到了更高的准确度。

英文摘要:

In present research of appraisable classification, there are almost no records of the sentiment inclination of the products attrib- utes. This paper constructs the concrete sentiment classification model by dividing the project into two processes: preliminary classification and concrete classification. The former will determine the overall sentiment orientation of reviews, the result of the process can be used for the further classification of each attribute of the product to determine the sentiment orientation of the product's each attribute. Thus, without reading comments, consumers can get a comprehensive and intuitive understanding of the product vividly. It helps shorten the time needed in making a buying decision and reduce the complexity involved. In this paper, the online hotel comments are used to Validate the model. The model can augment the function of the transaction virtual community. Meanwhile, in the validation test, the effect of the Mutual In- formation ( MI ) is found to be more accurate.

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期刊信息
  • 《情报杂志》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:陕西省科学技术厅
  • 主办单位:陕西省科学技术信息研究所
  • 主编:薇子
  • 地址:西安市雁塔路南段99号
  • 邮编:710054
  • 邮箱:qbzz@263.net
  • 电话:029-85529749
  • 国际标准刊号:ISSN:1002-1965
  • 国内统一刊号:ISSN:61-1167/G3
  • 邮发代号:52-117
  • 获奖情况:
  • CSSCI来源期刊、中文核心期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 中国中国人文社科核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:43855