产品网络评论挖掘研究

• 作 者: 江敏
• 机 构: 北京信息科技大学
• 出 处: 北京信息科技大学
• 发表日期: 2008年期
• 关键词: 电子商务 购物网站 消费决策 产品评论 文本挖掘 领域词获取 报表形式

随着电子商务的迅速发展，网络上涌现了许多购物网站和产品论坛，这些购物网站和产品论坛不只介绍商家的产品，还为消费者提供了发表评论的平台，消费者能及时的将对商品的评论反馈给商家以及那些潜在的消费者。越来越多的人在做出消费决策前喜欢先到互联网上参考用户和媒体对某产品的评论和报道信息。但是互联网上的信息数量巨大，全部阅读这些评论来帮助做出决策十分困难，所以急需一种有效的文本挖掘方法应用在观点评论上。　　
评论挖掘是文本挖掘的一个应用。文中简述了文本挖掘的概念和文本挖掘的技术方法，然后介绍了评论观点挖掘的处理方法以及涉及的技术，包括领域词的获取、词语相似度的计算、构建情感词典计算文本情感倾向、句法分析等技术。　　
本文通过简单候选领域词+扩展领域词过滤的方法得到最终的领域词。实验结果表明，使用本文中的两步走的方法确实能提高领域词获取的准确率。　　
本文还研究了利用《知网》计算词语相似度的计算方法。《知网》含有丰富的词汇语义知识和世界知识，内部结构复杂，是一部比较详尽的语义知识词典。在情感倾向识别试验中，达到了99％以上的准确率。　　
在本文第五章，构建了一部基本情感词典和一部领域情感词典。根据这些情感词典就可以计算文本的情感倾向度了。本文在计算文本情感倾向度时，还考虑了情感词的词性、否定词、程度副词、词语特征向量对情感词情感倾向度的影响，取得了较好的实验结果。　　
第六章中对指代消解、句法分析技术做了一些探讨，并利用句法分析树挖掘主题词与情感词的匹配关系。　　
基于上述方法，本文搭建了一个基于互联网的产品评论挖掘系统。该系统结果以直观的报表形式展现，用户可以从中得到一些非常有价值的信息。