用于網(wǎng)絡(luò)評(píng)論文本挖掘的主題模型研究.pdf

1、隨著電子商務(wù)的迅速發(fā)展和網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物的流行，互聯(lián)網(wǎng)上擁有大量的消費(fèi)者對(duì)產(chǎn)品和服務(wù)的評(píng)論信息，評(píng)論信息中蘊(yùn)含著消費(fèi)者對(duì)特定產(chǎn)品和服務(wù)的主觀感受，反應(yīng)了人們的態(tài)度、立場(chǎng)和意見(jiàn)，具有非常寶貴的研究?jī)r(jià)值.但是互聯(lián)網(wǎng)上的信息數(shù)量巨大，全部閱讀這些評(píng)論來(lái)幫助做出決策十分困難.所以，急需一種有效的對(duì)網(wǎng)絡(luò)評(píng)論文本進(jìn)行挖掘的方法。隨著網(wǎng)絡(luò)評(píng)論在人們生活中的廣泛應(yīng)用，僅僅挖掘評(píng)論文本中的主題信息不能滿足對(duì)評(píng)論中情感傾向分析的需求。網(wǎng)絡(luò)評(píng)論的主題和情感同時(shí)挖掘的

2、目標(biāo)是，對(duì)于給定的網(wǎng)絡(luò)評(píng)論文本集合，通過(guò)分析和挖掘，可以得到評(píng)論中有關(guān)評(píng)論對(duì)象的多個(gè)主題信息，同時(shí)能獲得評(píng)論者的情感傾向.
　　本文基于LDA提出了一個(gè)用于網(wǎng)絡(luò)評(píng)論分析的主題-對(duì)立情感挖掘模型(TOSM)，該模型的目標(biāo)是自動(dòng)挖掘出網(wǎng)絡(luò)評(píng)論中的產(chǎn)品主題和主題的對(duì)立情感信息.TOSM模型在LDA的基礎(chǔ)上增加情感層，將LDA的“文檔-主題-詞”三層結(jié)構(gòu)拓展為“文檔-主題-情感-詞”四層結(jié)構(gòu)，并在情感層中融入情感先驗(yàn)信息，目的是對(duì)模型進(jìn)行

3、優(yōu)化，使得挖掘到的對(duì)立情感的描述更準(zhǔn)確.在情感層中融入情感先驗(yàn)信息的具體實(shí)現(xiàn)包含兩種方法:一是融入情感詞典先驗(yàn)信息;二是采用極性轉(zhuǎn)換檢測(cè)方法(Polarity Shifting Detection)對(duì)評(píng)論文本進(jìn)行否定檢測(cè).TOSM模型考慮了主題和情感之間的關(guān)聯(lián)性，模型同時(shí)對(duì)評(píng)論文本中的主題信息和情感信息進(jìn)行建模，與以往模型最大的不同是TOSM模型挖掘到的每個(gè)主題下包含兩個(gè)對(duì)立情感。實(shí)驗(yàn)表明TOSM挖掘到的觀點(diǎn)主題和評(píng)論中有價(jià)值的細(xì)節(jié)描述