跨領(lǐng)域中文微博消費(fèi)意圖識(shí)別方法的研究.pdf

1、網(wǎng)絡(luò)和社交媒體在世界范圍內(nèi)的興起，人們?cè)诨ヂ?lián)網(wǎng)方面充當(dāng)?shù)慕巧饾u多樣化。以微博為代表的言論平臺(tái)逐漸成為人們?nèi)粘Ｉ畹闹匾M成部分，與此同時(shí)，電商消費(fèi)平臺(tái)也借助著互聯(lián)網(wǎng)使之規(guī)模越來(lái)越大。微博用戶(hù)在網(wǎng)絡(luò)上關(guān)于商品的評(píng)論、意見(jiàn)對(duì)于電商的營(yíng)銷(xiāo)策略以及生產(chǎn)商的產(chǎn)品設(shè)計(jì)都有著非常巨大的價(jià)值。從微博中識(shí)別其消費(fèi)意圖也因此尤為重要。
　　微博的言論來(lái)自各個(gè)領(lǐng)域，本文針對(duì)微博的這個(gè)特點(diǎn)，提出了一種基于語(yǔ)義距離的遷移學(xué)習(xí)算法，用于對(duì)微博意圖的探測(cè)以及

2、識(shí)別。語(yǔ)義距離是消費(fèi)方向相關(guān)的計(jì)算，遷移學(xué)習(xí)則是針對(duì)微博言論的跨領(lǐng)域，這種文本分類(lèi)方法可以提高識(shí)別的準(zhǔn)確率。
　　此外，本文利用依存句法結(jié)構(gòu)以及拼音特征來(lái)解析中文微博的表達(dá)以及存在的錯(cuò)別字情況，借此特征可以較好地學(xué)習(xí)到一些微博的信息。
　　最后，本文進(jìn)行了相對(duì)比較全面的微博意圖識(shí)別的實(shí)驗(yàn)，針對(duì)識(shí)別的結(jié)果做出分析，并與相關(guān)領(lǐng)域的研究結(jié)果作對(duì)比研究。結(jié)果表明了基于語(yǔ)義距離的遷移學(xué)習(xí)算法在中文微博消費(fèi)意圖的識(shí)別方面是可行的，效果是