一种产品评论信息的意见挖掘技术研究
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关键 词 ： 品 评 论 ， 见挖 掘 ， 感 分 类 产 意 情
Ａｂ ｔａ ｔ ｓ ｒ ｃ
Ａｓ ｈ ｎ ｔ ｅ ｕｍ ｂ ｐｒ ｕｃｓ ｅ ｉｗｓ ｎ ｅａ ｅ ｔ ｆ ｔ ａ ｅｔ ｅ ｉｌ ｏｆ ｈ ｏｐｎｏ ｍ ｉｉｇ ｅｃ ｍ ｅ ｎ ｗ ｈ ｔ ｐｏ ． ｅｒｏｆ ｏｄ ｔ ｒ ｖｅ ｉｃｒ ｓ ａ ａ ａｓ ｒｔ ，ｈ ｆ ｄ ｔ ｅ ｅ ｉｉｎ ｎｎ ｂ ｏ ａ ｅ ｏ ｓ ｔＢｅ—
峥 在其 实 验 中 验 证 了 Ｓ Ｍ 分类 法 在 褒 贬 都 含 有 的 评 论 集 上 ， Ｖ 很 难 找 到 正 确 的 褒 贬 分类 评 价 标 准 ， 测试 数 据 集 中去 掉 了褒 、 在 贬
极 性 词 都 含 有 的 单 句 的 基 础 上 才 得 到较 为 理想 的结 果 ＿。 ４ ］ ２ 研 究 内 容 及 算 法 设 计 ２１研 究 内 容介 绍 ．
《 工业控制计算机》 ０ １年第 ２ ２１ ４卷第 ６期
一
种产品评论信息的意见挖掘技术研究
Ａ ｔ ｄ ｆＯｐｉｉｎ Ｓ ｕ ｙ ｏ ｎｏ Ｍｉｉｇ Ａｂ ｕ ｒ ｄ ｃ ｓ Ｒｅ ｉｗｓ ｎ ｎ ｏ ｔ Ｐ ｏ ｕ ｔ ｖｅ
黄 瑾娉 苏庭 波
（ 安徽工业大学计算机学院， 安徽 马鞍 山 ２ ３ ３ ） ４ ０ ２
法 ， 一 次 提 出 了将 主 观 性 意 见 语 句分 为 以下 三 类 ： 极 性 主 观 性 意 见 语 句 ， 赖 上 下 文 语 境 的 弱 极 性 主 观 性 意 见 语 句 ， 第 强 依 第
三 类 主观 性 意 见语 句 。 这种 方 法使 得 用 户每 条 发 表 的评 论 都 被 更 准确 的 划 分 为褒 义 、 义 两 类 。 贬
ｓ ａｒ ｅ ｉｌ ｔ ｒ ｓ ｒ ｈ．ｈｉ ｐ ｅｒ ｏｐ ｅ ａ ｅｗ ｒ ｅａｒｈ ｅｐ ａｔ ｆｅｄ ｏ ｅ ｅａ ｃ Ｔ ｓ ａｐ ｐｒ ｏｓ ｓ ｎ ｅｓ ｃ ｍｅｔｏｄ ｆ ｏｄｕ ｔ ｅ ｅ ｍｉｉｇ ｈ ｏ ｐｒ ｃ ｒｖｉｗｓ ｎｎ ａｎ ｍ ａ ｅ ａ ｕ ｅ ｄ ｋ ｅ ｃｈ ｓ ｒ
在 短 时 间 内对 产 品 的优 良性 能 的 了 解 ，或 者 商 家 对 产 品 的 调查 分 析 产 生 了 巨 大 的 困难 。如 何 自动 归 纳 人 们 对 产 品 的各 种 评 论 信息 ，这便 是 我 们 要 研 究 的 意 见 挖 掘 问 题 。
１ 意 见 挖 掘 技 术 介 绍
境下存 在不同的语 义 ； 灌水帖 的出现等等 。 这些仅仅利用现有的
摘 要
存 在 于 网 上 商城 的 大 量 的产 品评 论 数 量在 以 惊人 的速 度 增 长 ， 成 为 文 本 挖 掘 研 究 的 一 个 新 兴 热 点 。由 于 中 英 文语 言 并
本 身 的 不 同 ， 们 需要 将 汉 语 评 论 意 见 挖 掘 作 为 一 个 单 独 的 领 域 来 研 究 。在 前 人研 究 的 基础 上介 绍 了一种 新 的 情 感 分 类 方 我
ｍｅ ｔ ｎ．
Ｋｅｙ ｗｏｒ ｓｐｒ ｄｕ ｒ ｖｅ ， ｎｉ ｍ ｉ ｎｇ．ｍ ｏ ｉ ａ ｃｌｓｓｆ ａｔ ｎ ｄ ： ｏ ｃｔ ｅ ｉｗｓｏｐｉ ｏｎ ｎｉ ｅ ｔ ｏｎ ｌ ａ ｉｃ ｉ ｉ ｏ
在 电子 商 务 的发 展 应 用 中 ，这 些 对 产 品 的 各 种 评 论 信 息 内 容 也 在 以惊 人 的速 度 增 长 。 此 复 杂 庞 大 的评 论 信 息 ， 得 用 户 如 使
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根 据 Ｋｍ 和 Ｈ ｖ ｔ意 见 挖 掘 中 的 “ 见 ” ｉ ｏ ｙ” 意 的定 义 ， 见 是 由 意
４个 基 本 元 素 组 成 的 四元 组 ： ＜主题 ， 见 持 有 者 ， 述 ， 感 倾 意 陈 情
向＞。根 据 这 个 定 义 ， 见 挖 掘 可 以 分 成 ４个 子 任 务 ： 主 题 特 意 ①
目前 的研 究 虽 然 取 得 了 十分 积 极 的 实 验 结 果 。但 是 网络 产 品评 论 有 其 自身 的 特 点 ： 论 内容 语 句 简 短 ； 的 网 络 流 行语 的 评 新
出 现 ； 客 书 写 评 论 的随 意 性 ； 达 观 点 的 主观 性 词 语 在 不 同 语 顾 表
ｃ ｕ ｅ ｔｅ Ｃｈｎ ｓ ａ ｇ ａ ｅ ｉ ｅ ｓ ｄｆ ｒ ｎ ｒ ｍ Ｅ ｇｉｈ ｎ ｅ ｏ ｍａ ｅ ｔ ｅ Ｃ ｉｅ ｅ Ｐ ｏ ｕ ｔ Ｒ ｖｅ ｉ ｉｎ ｍｉｉｇ ａ ａ ｓ ｈ ｉｅ ｅ ｌｎ ｕ ｇ ｔ ｌ ｉ ｉｅ ｅ ｔ ｆ ｎ ｌ ，ｅ ｄ ｔ ｋ ｈ ｈ ｎ ｓ ｒ ｄ ｃ ｅ ｉｗｓ Ｏｐｎｏ ｎｎ ｓ ａ ｓｆ ｏ ｓ
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