一种面向电商评论文本的Aspect级情感分析方法

摘要

本发明公开了一种面向电商评论文本的Aspect级情感分析方法。首先，对电商评论文本进行预处理，并按照其所属的商品、商家、品牌进行分批；接着，在一批电商评论文本内部，综合考虑词性、句法及共现性特征，对候选评价对象的重要性进行排序，抽取电商评论文本中的评价对象；然后，利用动态滑动窗口机制将词项间共现限定在评论段级，并基于LDA模型对这一批电商评论文本中的评价对象进行聚类，得到评论Aspect‑评价对象间对应关系；最后，基于构建的情感词典、否定词典，对电商评论文本进行情感分析。本发明不仅可以挖掘电商评论文本中的评价对象，给出细粒度的评价对象级情感分析结果；还能充分利用具体商品、商家、品牌范围内评价对象间的主题相关性，对评价对象进行聚类，进而得到评论Aspect级情感分析结果。