一种基于无监督的长短影评细粒度观点挖掘方法

摘要

本发明公开了一种基于无监督的长短影评细粒度观点挖掘方法，其特征在于：1)从社交平台和电影平台进行多维度的影评文本信息获取；2)基于开源中文情感词典，采用SO‑PMI词典扩展方法构建影评情感词典；3)采用基于关联规则方法和word2vec挖掘全局评价对象和个性化评价对象，再通过K‑means形成完整短影评评价对象；4)采用MG‑LDA结合word2vec发现长影评的主题分布以及词分布，构建长影评评价对象；5)对评价对象进行情感分析并形成影评观点摘要。本发明所公开无监督长短影评细粒度观点挖掘方法，较现有的影评挖掘方法相比，可以获取更丰富的影评文本数据，充分挖掘影评文本信息，针对影评长短采用不同的模型获取评价对象，使得本发明的观点挖掘和情感分析效果更佳。