網(wǎng)絡(luò)評論觀點的傾向性分析.pdf

1、網(wǎng)絡(luò)已被公認為是繼報紙、廣播、電視之后的“第四媒體”，成為反映人們情感的主要載體之一。用戶在網(wǎng)絡(luò)上發(fā)表自己對于某種產(chǎn)品的評價，對于廠家和潛在購買者來說，都是很有研究價值的。廠家希望從中了解到自己的產(chǎn)品性能評價，也掌握競爭對手的產(chǎn)品性能；潛在購買者希望從別人的評價中獲得參考和建議。但是Web上的信息是海量的，僅依靠人工進行網(wǎng)頁瀏覽、觀點分析將是一項費時而又低效的工作。因此，觀點抽取技術(shù)具有非常大的研究價值。 語義極性分析和觀點抽取

2、是指利用計算機技術(shù)自動分析句子或文檔，從中提取出用戶感興趣的主題或特征，并分析其語義極性傾向（褒義、貶義或中性）和強度。傳統(tǒng)的信息抽取和信息檢索研究的重點是針對客觀表達的事實信息，不適用于網(wǎng)絡(luò)評論觀點抽取。觀點是主觀性的，這需要能夠自動抽取主觀性觀點的技術(shù)，從用戶評論中自動抽取出產(chǎn)品特征的極性傾向。 目前，許多研究機構(gòu)已經(jīng)運用自然語言處理技術(shù)對網(wǎng)絡(luò)評論進行觀點抽取，取得了一定的成就。本文嘗試利用自然語言處理方法，對中文句子的語義

3、極性傾向進行進一步研究，提出了一些看法，并對一些算法作了改進。 本文根據(jù)一些詞語的上下文極性的特征，分析名詞的特點，通過給這些名詞賦予極性的方法，解決動態(tài)極性問題；在觀點抽取方面，為了較好的處理主題詞和極性成分的匹配問題，判斷句子中每個主題的極性傾向，本文吸取語義塊和依存關(guān)系的思想，提出了極性收縮傳遞算法，最終確立主題觀點。并對感嘆句和問句進行研究，取得了一定的成果。最后，本文通過測試，將自動抽取的觀點與手工標(biāo)注結(jié)果進行比較，得