基于在线评论的商品辅助选择系统研究与应用
这是一篇关于在线评论,关键属性提取,属性级情感分析,前景理论的论文, 主要内容为随着互联网技术的蓬勃发展,电商行业在互联网技术的支持下也取得了高速的进步,由于网络购物的便捷性与高效性,越来越多的人选择在电商平台进行消费。网购过程中会产生大量的数据,而商品评论就是其中非常重要的一部分。普通消费者在选购商品时会重点参考商品的在线评论,然而在线评论往往体量巨大,导致消费者无法高效利用。为了使消费者能够充分地利用在线商品评论进行网购,本文结合相关理论技术实现了一个基于在线评论的商品辅助选择系统,相关研究内容如下:1.从京东网站选取笔记本电脑评论数据,先使用数据采集技术获取在线评论并保存,然后对数据进行预处理并对整条评论的情感极性进行人工标注。为了满足消费者对于商品不同属性期望的差异,先使用LDA主题模型结合评论数据提取出关键属性,然后根据关键属性对评论进行关于属性的情感极性标注,构建出一个较为完整的中文笔记本电脑领域属性情感分析数据集。2.针对属性级情感分析任务,结合研究现状选取了情感词典匹配模型和AttLSTM模型进行研究对比。对于词典匹配模型,构建了一个基于领域的四元组词典,用于属性情感分析。对于Att-LSTM模型,根据评论数据集,训练模型进行属性情感分析,并验证模型设计的有效性。最后根据相关评价指标比较两种模型的综合性能,并最终选取Att-LSTM模型作为系统实现使用的属性情感分析模型。3.根据前景理论,将消费者对意向商品评论的好评率与差评率的期望量化,再以评论的情感分析结果为输入变量,推导出意向商品得分公式,将公式的计算过程融入系统的商品评价模型。4.在关键属性提取、属性级情感分析和意向商品得分计算研究的基础上,设计并实现出一个供消费者使用的基于在线评论的商品辅助选择系统。系统包括登录模块、用户管理模块、商品辅助选择模块和信息反馈模块。用户通过输入意向商品的详情页链接和对于商品关键属性的评论比率的期望,可以得到关于意向商品的得分和排名。最后对系统进行测试,测试结果表明,该系统运行稳定,且可以满足根据商品在线评论帮助消费者选购商品的需求。本文从消费者的真实网购需求出发,以在线评论数据为基础,结合主题模型和属性级情感分析模型,根据意向商品得分公式,实现了基于在线评论的商品辅助选择系统。相较于目前功能单一的商品评论情感分析系统,本研究的系统可以利用评论信息帮助消费者做出购买决策,具有很强的实用价值。
基于深度学习的属性项细粒度情感分析系统的设计与实现
这是一篇关于自然语言处理,属性级情感分析,序列建模,注意力机制的论文, 主要内容为基于属性项的细粒度情感分析任务是自然语言处理领域的重点研究课题,该任务旨在从主观评论文本中挖掘评价对象并分析针对该评价对象的情感倾向。由于句法结构和语义的复杂性以及现有模型对复杂句子的处理能力有限,现阶段属性级情感任务依然存在以下问题和挑战:1)多数模型在捕获属性词上下文信息的同时参杂了噪声信息导致任务精度下降,聚焦单一子任务导致模型迁移领域时因为其余子任务表现不佳而整体陷入困境;2)对复杂三元组的理解能力不足以及尚未充分挖掘子任务之间的互动关系导致模型可解释性差,这些互动关系编码了任务间的协作信号,但并未得到充分地利用。其次,忽略对观点词抽取的研究导致难以完整地描绘出整个句子所表现的情感状态;3)特定领域下细粒度情感分析系统和算法研究平台尚缺,由于任务的复杂性和场景的多样性,目前少有相关平台能够满足细粒度情感分析任务的需求。基于上述属性项情感分析任务目前面临的问题和挑战,本文开展的研究工作如下:1)提出并实现了一种基于多头自注意力机制的多任务联合学习算法。在统一的框架下对属性抽取和情感极性分类这两个子任务进行联合学习,基于语义相对距离来处理局部上下文信息和非局部上下文信息。在与不同基线模型的对比实验中,证明了本文提出方法的有效性。2)提出并实现了一种基于关系增强的三元组联合抽取算法。将观点词提取子任务添加到联合学习框架中进行三元组抽取,并利用子任务之间的互动信息约束联合抽取任务。在基准数据集上的实验结果证明了该方法的有效性,能够为细粒度情感分析任务提供一套完整的解决方案。3)设计并实现了面向属性项的细粒度情感分析系统。该系统面向算法研发人员提供模型管理、数据集管理、数据集标注以及模型评估等服务。
基于在线评论的商品辅助选择系统研究与应用
这是一篇关于在线评论,关键属性提取,属性级情感分析,前景理论的论文, 主要内容为随着互联网技术的蓬勃发展,电商行业在互联网技术的支持下也取得了高速的进步,由于网络购物的便捷性与高效性,越来越多的人选择在电商平台进行消费。网购过程中会产生大量的数据,而商品评论就是其中非常重要的一部分。普通消费者在选购商品时会重点参考商品的在线评论,然而在线评论往往体量巨大,导致消费者无法高效利用。为了使消费者能够充分地利用在线商品评论进行网购,本文结合相关理论技术实现了一个基于在线评论的商品辅助选择系统,相关研究内容如下:1.从京东网站选取笔记本电脑评论数据,先使用数据采集技术获取在线评论并保存,然后对数据进行预处理并对整条评论的情感极性进行人工标注。为了满足消费者对于商品不同属性期望的差异,先使用LDA主题模型结合评论数据提取出关键属性,然后根据关键属性对评论进行关于属性的情感极性标注,构建出一个较为完整的中文笔记本电脑领域属性情感分析数据集。2.针对属性级情感分析任务,结合研究现状选取了情感词典匹配模型和AttLSTM模型进行研究对比。对于词典匹配模型,构建了一个基于领域的四元组词典,用于属性情感分析。对于Att-LSTM模型,根据评论数据集,训练模型进行属性情感分析,并验证模型设计的有效性。最后根据相关评价指标比较两种模型的综合性能,并最终选取Att-LSTM模型作为系统实现使用的属性情感分析模型。3.根据前景理论,将消费者对意向商品评论的好评率与差评率的期望量化,再以评论的情感分析结果为输入变量,推导出意向商品得分公式,将公式的计算过程融入系统的商品评价模型。4.在关键属性提取、属性级情感分析和意向商品得分计算研究的基础上,设计并实现出一个供消费者使用的基于在线评论的商品辅助选择系统。系统包括登录模块、用户管理模块、商品辅助选择模块和信息反馈模块。用户通过输入意向商品的详情页链接和对于商品关键属性的评论比率的期望,可以得到关于意向商品的得分和排名。最后对系统进行测试,测试结果表明,该系统运行稳定,且可以满足根据商品在线评论帮助消费者选购商品的需求。本文从消费者的真实网购需求出发,以在线评论数据为基础,结合主题模型和属性级情感分析模型,根据意向商品得分公式,实现了基于在线评论的商品辅助选择系统。相较于目前功能单一的商品评论情感分析系统,本研究的系统可以利用评论信息帮助消费者做出购买决策,具有很强的实用价值。
基于深度学习的属性项细粒度情感分析系统的设计与实现
这是一篇关于自然语言处理,属性级情感分析,序列建模,注意力机制的论文, 主要内容为基于属性项的细粒度情感分析任务是自然语言处理领域的重点研究课题,该任务旨在从主观评论文本中挖掘评价对象并分析针对该评价对象的情感倾向。由于句法结构和语义的复杂性以及现有模型对复杂句子的处理能力有限,现阶段属性级情感任务依然存在以下问题和挑战:1)多数模型在捕获属性词上下文信息的同时参杂了噪声信息导致任务精度下降,聚焦单一子任务导致模型迁移领域时因为其余子任务表现不佳而整体陷入困境;2)对复杂三元组的理解能力不足以及尚未充分挖掘子任务之间的互动关系导致模型可解释性差,这些互动关系编码了任务间的协作信号,但并未得到充分地利用。其次,忽略对观点词抽取的研究导致难以完整地描绘出整个句子所表现的情感状态;3)特定领域下细粒度情感分析系统和算法研究平台尚缺,由于任务的复杂性和场景的多样性,目前少有相关平台能够满足细粒度情感分析任务的需求。基于上述属性项情感分析任务目前面临的问题和挑战,本文开展的研究工作如下:1)提出并实现了一种基于多头自注意力机制的多任务联合学习算法。在统一的框架下对属性抽取和情感极性分类这两个子任务进行联合学习,基于语义相对距离来处理局部上下文信息和非局部上下文信息。在与不同基线模型的对比实验中,证明了本文提出方法的有效性。2)提出并实现了一种基于关系增强的三元组联合抽取算法。将观点词提取子任务添加到联合学习框架中进行三元组抽取,并利用子任务之间的互动信息约束联合抽取任务。在基准数据集上的实验结果证明了该方法的有效性,能够为细粒度情感分析任务提供一套完整的解决方案。3)设计并实现了面向属性项的细粒度情感分析系统。该系统面向算法研发人员提供模型管理、数据集管理、数据集标注以及模型评估等服务。
基于在线评论的商品辅助选择系统研究与应用
这是一篇关于在线评论,关键属性提取,属性级情感分析,前景理论的论文, 主要内容为随着互联网技术的蓬勃发展,电商行业在互联网技术的支持下也取得了高速的进步,由于网络购物的便捷性与高效性,越来越多的人选择在电商平台进行消费。网购过程中会产生大量的数据,而商品评论就是其中非常重要的一部分。普通消费者在选购商品时会重点参考商品的在线评论,然而在线评论往往体量巨大,导致消费者无法高效利用。为了使消费者能够充分地利用在线商品评论进行网购,本文结合相关理论技术实现了一个基于在线评论的商品辅助选择系统,相关研究内容如下:1.从京东网站选取笔记本电脑评论数据,先使用数据采集技术获取在线评论并保存,然后对数据进行预处理并对整条评论的情感极性进行人工标注。为了满足消费者对于商品不同属性期望的差异,先使用LDA主题模型结合评论数据提取出关键属性,然后根据关键属性对评论进行关于属性的情感极性标注,构建出一个较为完整的中文笔记本电脑领域属性情感分析数据集。2.针对属性级情感分析任务,结合研究现状选取了情感词典匹配模型和AttLSTM模型进行研究对比。对于词典匹配模型,构建了一个基于领域的四元组词典,用于属性情感分析。对于Att-LSTM模型,根据评论数据集,训练模型进行属性情感分析,并验证模型设计的有效性。最后根据相关评价指标比较两种模型的综合性能,并最终选取Att-LSTM模型作为系统实现使用的属性情感分析模型。3.根据前景理论,将消费者对意向商品评论的好评率与差评率的期望量化,再以评论的情感分析结果为输入变量,推导出意向商品得分公式,将公式的计算过程融入系统的商品评价模型。4.在关键属性提取、属性级情感分析和意向商品得分计算研究的基础上,设计并实现出一个供消费者使用的基于在线评论的商品辅助选择系统。系统包括登录模块、用户管理模块、商品辅助选择模块和信息反馈模块。用户通过输入意向商品的详情页链接和对于商品关键属性的评论比率的期望,可以得到关于意向商品的得分和排名。最后对系统进行测试,测试结果表明,该系统运行稳定,且可以满足根据商品在线评论帮助消费者选购商品的需求。本文从消费者的真实网购需求出发,以在线评论数据为基础,结合主题模型和属性级情感分析模型,根据意向商品得分公式,实现了基于在线评论的商品辅助选择系统。相较于目前功能单一的商品评论情感分析系统,本研究的系统可以利用评论信息帮助消费者做出购买决策,具有很强的实用价值。
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