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论文类型：期刊论文

发表时间：2018-10-17

发表刊物：系统管理学报

卷号：27

期号：5

页面范围：821-827

ISSN号：1005-2542

关键字：情感分析;在线评论;潜在狄利克雷模型;理想评论

摘要：从在线文本评论挖掘消费者情感信息,能够得到更加真实的消费者购买体验及其偏好.主题情感混合模型作为一类有效的无监督情感分类模型,正在成为这方面的重要文本挖掘工具,但该模型存在分类准确率和稳定性还不够高的问题,为克服这一不足,提出一种基于主题相似性的无监督在线评论情感分类模型.以潜在狄利克雷模型分析在线评论主题,结合情感词典计算主题情感极性;引入理想评论并构造理想评论代表集,通过计算评论和理想评论集的主题相似度,实现在线评论情感分类.实验结果表明,该模型能有效判别消费者在线评论情感倾向,稳定性较高,衡量分类结果的综合指标F1值比现有主题情感混合模型提高3％～20％.同时,在计算机、酒店、图书及手机等不同领域评论数据集上的实验结果显示,该方法具有较好的领域可移植性.