基于語義理解的觀點(diǎn)評論挖掘研究.pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的迅速發(fā)展，網(wǎng)上文本數(shù)量呈指數(shù)級增長，如何從這些海量的文本中挖掘有用的信息成為當(dāng)前研究的重要課題。本文立足于文本挖掘技術(shù)的研究，從商品的觀點(diǎn)評論中挖掘信息，反饋給商家和消費(fèi)者。 本文第一部分詳細(xì)地介紹了文本挖掘和觀點(diǎn)評論挖掘的發(fā)展概況和相關(guān)技術(shù)，隨后在第二部分系統(tǒng)地分析了文本挖掘所采用的技術(shù)及算法。同時(shí)，對文本挖掘中的重要分支——文本分類做了深入的研究，探討了文本分類的一般過程，以及目前比較流行的分類方法。在文章的

2、第三部分對前人所做的工作做了一些改進(jìn)，分為兩個(gè)方法，第一由于傳統(tǒng)粗糙集規(guī)則匹配方法過于復(fù)雜，設(shè)計(jì)了一種簡化算法的分類方法；第二是基于詞共現(xiàn)概念的文本分類方法，彌補(bǔ)了傳統(tǒng)向量空間模型中特征項(xiàng)的獨(dú)立性，用詞共現(xiàn)的概念特征體現(xiàn)了文檔中的語義。兩種方法雖然都提高了分類結(jié)果，但所面對的問題不一樣，第一種是為了優(yōu)化算法復(fù)雜度，而第二種是側(cè)重于語義概念的。 本文的后三部分鑒于網(wǎng)絡(luò)評論的流行，結(jié)合一些文本挖掘的思想，對網(wǎng)絡(luò)商品評論的挖掘做了一些