基于LDA的商品特征和情感詞提取
大?。?/span>2.14 MB 人氣： 2018-01-02 需要積分：1
標簽：LDA(10554)
隨著網(wǎng)絡(luò)購物的發(fā)展，Web上產(chǎn)生了大量的商品評論文本數(shù)據(jù)，其中蘊含著豐富的評價知識．如何從這些海量評論文本中有效地提取商品特征和情感詞，進而獲取特征級別的情感傾向，是進行商品評論細粒度情感分析的關(guān)鍵，根據(jù)中文商品評論文本的特點，從句法分析、詞義理解和語境相關(guān)等多角度獲取詞語間的語義關(guān)系，然后將其作為約束知識嵌入到主題模型，提出語義關(guān)系約束的主題模型SRC-LDA（semantic relation constrained LDA），用來實現(xiàn)語義指導下LDA的細粒度主題詞提?。捎赟RC-LDA改善了標準LDA對于主題詞的語義理解和識別能力，從而提高了相同主題下主題詞分配的關(guān)聯(lián)度和不同主題下主題詞分配的區(qū)分度，可以更多地發(fā)現(xiàn)細粒度特征詞、情感詞及其之間的語義關(guān)聯(lián)性．實驗結(jié)果表明，SRC-LDA對于細粒度特征和情感詞的發(fā)現(xiàn)和提取具有較好的效果．
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