基于领域本体的产品意见挖掘系统

摘要

随着电子商务的迅速发展和消费者网购行为的不断增加和成熟,越来越多的人在网上购物并对所买或所关注商品进行评价。网络上产品用户的评价对潜在消费者的决策非常重要,但是网络上的评论数据是分散且混乱的,要从中快速的找到自己想要的信息较为困难。因此产品意见挖掘系统可以全面地整合网络上的产品评论,挖掘出人们所关心的细粒度产品信息。
　　产品意见挖掘主要有四个任务:意见发出者识别、目标产品识别、目标产品属性识别、意见的倾向性分析。由于本文是按照产品的品牌爬取的评论数据,目标产品已知。另外,意见发出者基本为网络上的网友,在评论文本中并未体现。因此,本文的研究目标是目标产品属性的识别及其倾向性分析。
　　由于产品意见挖掘系统是面向一个特定领域的评论文本信息挖掘系统,而且在特定领域中会存在大量的专有名词,所以本研究引入了领域本体的概念。本文通过自动的抽取领域本体实例词,并人工对其进行概念指派,半自动地构建了领域本体,并利用领域本体的概念结点及概念的上下位关系辅助产品属性识别及其倾向性分析。
　　本文的研究内容主要包括以下几个方面:
　　1.基于情感词、程度副词等特征构建了线性分类器对评论句进行主客观分类。在意见挖掘中,我们挖掘的对象是主观性文本,客观句的存在会影响意见挖掘的效果。
　　2.我们对抽取出的主观句进行意见单元抽取,本系统中意见单元包括:产品特征词、否定词和评价词。在产品特征词抽取中分别采用了基于字和词的条件随机场模型,并实验验证了基于词的条件随机场模型的优越性。在否定词和评价词抽取中分别采用了基于句法依存关系规则和

目录

基于领域本体的产品意见挖掘系统

A DOMAIN ONTOLOGY BASED OPINION MINING SYSTEM FOR PRODUCT REVIEW

摘 要

Abstract

目 录

第1章 绪 论

1.1 研究背景

1.2 研究的目的和意义

1.3 国内外相关研究现状

1.4 论文工作内容

1.5 章节安排

第2章 意见挖掘技术相关研究

2.1 意见挖掘技术简介

2.2 领域本体的相关研究

2.3 意见抽取的相关研究

2.4 情感倾向性分析的相关研究

2.5 意见挖掘系统介绍

2.6 本章小结

第3章 意见单元抽取和情感倾向性判别

3.1 产品领域本体的构建

3.2 极性词典的构建

3.3 主观句识别

3.4 意见单元抽取

3.4.1 意见单元抽取框架

3.4.2 条件随机场介绍

3.4.3 句法依存关系介绍

3.4.4 基于条件随机场产品特征词抽取

3.4.5 评价词与否定词抽取

3.4.6 基于混合规则的意见单元抽取

3.5 意见单元到领域本体概念的映射

3.6 意见单元情感倾向性判别

3.7 本章小结

第4章 实验结果及分析

4.1 实验环境

4.2 实验数据

4.3 评价方法

4.4 实验结果及分析

4.4.1 主观句识别

4.4.2 意见单元抽取及其倾向性判别

4.5 本章小结

第5章 面向数码相机领域的意见挖掘系统

5.1 系统框架

5.2 产品评论信息爬取及数据整理

5.3 领域本体库和极性词典的管理

5.4 系统展示

5.5 本章小结

结论

参考文献

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致谢