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数据分析与知识发现  2018, Vol. 2 Issue (8): 60-68     https://doi.org/10.11925/infotech.2096-3467.2017.1043
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基于领域本体的产品网络口碑信息多层次细粒度情感挖掘*
何有世, 何述芳()
江苏大学管理学院 镇江 212013
Sentiment Mining of Online Product Reviews Based on Domain Ontology
He Youshi, He Shufang()
School of Management, Jiangsu University, Zhenjiang 212013, China
全文: PDF (589 KB)   HTML ( 5
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

目的】研究产品各属性之间的层次关系以及消费者对产品局部属性与整体属性的情感态度, 优化情感分析结果。【方法】构建产品领域本体, 利用该本体提取产品属性并构建产品属性层次模型, 通过计算情感词与属性词搭配权重来识别隐式属性, 并构建领域情感词典, 计算各层次产品属性的情感倾向性, 从产品总体、属性类、单个属性三个层次, 实现产品细粒度的情感分析。【结果】采集手机在线评论数据设计实验, 对比实验结果表明本文算法在情感分类准确性上有明显提高。【局限】本文的产品属性的抽取与层次模型的构建依赖于所构建的领域本体, 因此本体构建的完善性还需进一步提高。【结论】本文方法能有效解决属性之间的逻辑关系, 进一步提高了情感分析的准确性与实践性。

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作者相关文章
何有世
何述芳
关键词 领域本体产品属性多层次细粒度情感倾向    
Abstract

[Objective] This paper studies the relationship between the product attributes and the emotional attitudes of consumers, aiming to optimize the sentiment analysis on consumer reviews. [Methods] First, we constructed the product domain ontology to extract the needed attributes. Then, we built the product attribute hierarchy model, which combined the collocation weight of emotional words with attribute words to identify implicit attributes. Third, we created a dictionary to calculate the emotional orientation of product attributes at all levels for the sentiment analysis. [Results] We examined the proposed model with online reviews of smart phones and found it improved the accuracy of emotion classification. [Limitations] The construction of ontology needs to be further improved. [Conclusions] The proposed method could effectively identify the logical relationship among attributes, which improve the performance of sentiment analysis in real world cases.

Key wordsDomain Ontology    Product Feature    Multilevel    Fine-grained Emotional Orientation
收稿日期: 2017-10-20      出版日期: 2018-09-08
ZTFLH:  TP391  
基金资助:*本文系国家社会科学基金项目“基于领域本体的企业产品网络口碑危机预警研究”(项目编号: 16BGL088)的研究成果之一
引用本文:   
何有世, 何述芳. 基于领域本体的产品网络口碑信息多层次细粒度情感挖掘*[J]. 数据分析与知识发现, 2018, 2(8): 60-68.
He Youshi,He Shufang. Sentiment Mining of Online Product Reviews Based on Domain Ontology. Data Analysis and Knowledge Discovery, 2018, 2(8): 60-68.
链接本文:  
https://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/10.11925/infotech.2096-3467.2017.1043      或      https://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/Y2018/V2/I8/60
  基于领域本体的产品属性层次模型
正向情感评价词(+1) 负向情感评价词(-1)
清晰 赞 快 明显 有趣 多
耐用 舒服 酷 震撼 好
好玩 实惠 好用
模糊 慢 卡 漏光 简陋 差
发烫 死机 耗电 瑕疵 划痕
断流 跑电 缝隙
  手机静态情感词词典
正向情感评价词(+1) 负向情感评价词(-1)
配置高 科技含量重
清晰度高 性价比高
操作简单 功能强 耗电低
价格高 重量重 做工简单
功能简单噪音强 配置低
包装低
  手机动态情感词词典
情感强度值 程度副词
0.25 稍微 些许 略 略微 多少 有点 有些有点儿
0.75 较 较为 比较 不大 不太 不很
1.25 很 更 更加 更为 越 越发 备加 愈 愈加 愈发 越 格外 太 挺 忒 非常 特别 相当 十分 甚 颇 甚为 颇为 满 蛮 够 多么 真 特大 尤其
1.75 最 最为 极 极为 极其 极度 分外 要命
  程度副词词表
否定词(-1)
不、非、别、甭、不必、不曾、不要、没、没有、不用、
何必、何须、何曾、何尝、空、白、不是、徒、徒然、
无能、未、未曾、未尝、无需、毋庸、勿、否
  否定词词表
情感要素 处理规则
图片 若采用图片的形式来辅助评论文本的表达, 则对文本所表达属性的情感倾向进行调整, 将总的情感倾向乘以1.25倍
符号 ? 根据语义情况具体分析, 有可能语义不变, 有可能反向改变
“” 若情感词带有双引号, 则情感极性反向处理
若评论文本中带有感叹号, 则加重所表达的情感倾向, 加重程度与图片一致, 将总的情感倾向乘以1.25倍
  特殊情感要素调整词典
隐式句子 映射属性词 搭配权重
用着很流畅, 不愧是835的处理器 操作系统 (操作系统流畅, 0.832)
很清晰, 效果不错 屏幕 (屏幕清晰, 0.623)
有点小贵, 感觉不值 价格 (价格贵, 1)
买的4+64的, 看起来很漂亮 外观 (外观漂亮, 0.72)
还行, 应该是新机, 不卡 操作系统 (操作系统卡, 0.728)
  专用情感词—属性词
  属性情感层次化展示
实验方法 查准率 查全率 F值
本文方法 89.4% 86.9% 88.1%
产品属性类的方法 80.6% 76.1% 78.3%
  实验评估结果
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