基于LDA主題模型的評(píng)價(jià)對(duì)象抽取研究.pdf_第1頁
已閱讀1頁,還剩71頁未讀, 繼續(xù)免費(fèi)閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡介

1、近年來電子商務(wù)發(fā)展迅猛,顧客在購買產(chǎn)品之后針對(duì)產(chǎn)品的主觀性評(píng)論也與日俱增。這些網(wǎng)絡(luò)評(píng)論信息表達(dá)了人們的各種情感色彩及情感傾向性,包含著非常重要的價(jià)值。客戶購買商品前,經(jīng)常通過之前用戶的產(chǎn)品評(píng)論來了解該產(chǎn)品的質(zhì)量和服務(wù),根據(jù)所獲取的信息再?zèng)Q定是否購買。同樣,這些評(píng)論信息對(duì)商家也有著重要的意義,他們可以通過評(píng)論獲取客戶的反饋,從而了解產(chǎn)品在哪些方面受到青睞和好評(píng),而在哪些方面應(yīng)該努力改進(jìn),從而實(shí)現(xiàn)自身商業(yè)利益的最大化。針對(duì)網(wǎng)上大量的評(píng)論文本

2、,如果僅通過人工方式來分析處理顯然是不現(xiàn)實(shí)的,需要通過計(jì)算機(jī)快速獲取和處理這些具有主觀情感色彩的評(píng)價(jià)信息,情感分析技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。情感分析技術(shù)包含了許多方面的任務(wù),評(píng)價(jià)對(duì)象抽取就是其中非常重要的任務(wù)之一。
  評(píng)價(jià)對(duì)象抽取的研究主要包括基于規(guī)則/模板的方法和基于統(tǒng)計(jì)的方法?;谝?guī)則/模板的方法需要領(lǐng)域?qū)<叶x相應(yīng)領(lǐng)域的評(píng)價(jià)對(duì)象和規(guī)則,無法滿足不斷出現(xiàn)的新詞,不具有跨領(lǐng)域性,可移植性差,同時(shí)也不能將評(píng)價(jià)對(duì)象進(jìn)行聚類。LDA主題模型是一

3、種無監(jiān)督統(tǒng)計(jì)模型,不僅能克服上述方法的缺點(diǎn),也無需大量的人工標(biāo)記,得到了研究者的廣泛關(guān)注。但LDA主題模型在應(yīng)用時(shí)忽略了詞的位置信息和語言結(jié)構(gòu)信息,并不適合評(píng)價(jià)對(duì)象抽取的研究,因此需要對(duì)其進(jìn)行擴(kuò)展,以達(dá)到抽取目的。
  在LDA的擴(kuò)展模型中,雖然有很多能識(shí)別出評(píng)價(jià)對(duì)象,但無法將評(píng)價(jià)對(duì)象和評(píng)價(jià)詞分開,而Zhao等提出的MaxEnt-LDA模型在LDA中引入最大熵,通過最大熵模型來加入相應(yīng)的語言特征以彌補(bǔ)標(biāo)準(zhǔn)LDA的缺陷,并能識(shí)別出評(píng)

4、價(jià)對(duì)象,同時(shí)能將評(píng)價(jià)對(duì)象和評(píng)價(jià)詞分開。但MaxEnt-LDA模型只考慮了詞法特征,忽略了句法特征,而最大熵部分也存在一些不足。
  針對(duì)上述問題,本文提出了基于主題-條件隨機(jī)場(chǎng)的CLDA模型,進(jìn)行評(píng)價(jià)對(duì)象的抽取。首先在LDA模型中引入條件隨機(jī)場(chǎng),來區(qū)分評(píng)價(jià)對(duì)象,評(píng)價(jià)詞和背景詞;然后,通過加入指示變量,對(duì)評(píng)價(jià)對(duì)象,評(píng)價(jià)詞和背景詞進(jìn)行全局和局部的區(qū)分,之所以要將詞進(jìn)行全局和局部的區(qū)分,是因?yàn)轭櫩驮趯?duì)產(chǎn)品進(jìn)行評(píng)價(jià)時(shí),有些用詞使用比較頻繁

5、,容易將其他的評(píng)價(jià)對(duì)象或評(píng)價(jià)詞淹沒,所以使用全局和局部來區(qū)分出頻繁用詞和非頻繁用詞。通過CLDA模型不僅能夠達(dá)到抽取評(píng)價(jià)對(duì)象的研究目的,而且能夠?qū)⒃u(píng)價(jià)對(duì)象和評(píng)價(jià)詞進(jìn)行分離。
  為驗(yàn)證CLDA模型的有效性,實(shí)驗(yàn)中使用Restaurant領(lǐng)域的評(píng)論數(shù)據(jù)集,進(jìn)行定性分析和定量分析,在定量分析中,與MaxEnt-LDA模型進(jìn)行對(duì)比,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明CLDA模型在評(píng)價(jià)對(duì)象抽取方面,有著更好的性能。實(shí)驗(yàn)中還重點(diǎn)討論了條件隨機(jī)場(chǎng)模型中的特征選擇問

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評(píng)論

0/150

提交評(píng)論