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数据分析与知识发现  2017, Vol. 1 Issue (9): 74-82     https://doi.org/10.11925/infotech.2096-3467.2017.09.08
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基于动态情感主题模型的在线评论分析*
李慧, 胡云凤()
西安电子科技大学经济与管理学院 西安 710071
Analyzing Online Reviews with Dynamic Sentiment Topic Model
Li Hui, Hu Yunfeng()
School of Economics and Management, Xidian University, Xi’an 710071, China
全文: PDF (1197 KB)   HTML ( 6
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

目的】对在线评论进行分析, 揭示评论文本主题的内容和情感分布变化规律。【方法】使用融入先验信息的SSTM模型获得评论文档的情感分布, 以文档、文档情感分布和词项为可视变量, 提出DSTM模型, 并估算情感主题分布和主题词项分布。【结果】将采集的评论数据集按时间片划分进行建模, 实验得到主题的内容和情感随时间的变化趋势。【局限】未考虑不同主题之间的关联关系, 建模结果可能存在一定误差。【结论】融合时间外部特征的DSTM模型, 能够有效地对在线评论进行主题演化分析。

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李慧
胡云凤
关键词 SSTMDSTM参数估计情感在线评论    
Abstract

[Objective] This paper analyzes online reviews to identify the patterns of their topic contents and sentiments. [Methods] First, we obtained the sentiment of the reviews with the SSTM model. Then, we proposed a DSTM model based on the document, document sentiment distribution and words. Finally, we estimated the distribution of sentiment-topic and the keywords. [Results] We modeled the review datasets by time slice and found the changing trends of contents and sentiments over time. [Limitations] The proposed model did not include the relationship among different subjects, which might generate errors. [Conclusions] The DSTM model, which integrates the external time features, can effectively analyze the evolution of online review topics.

Key wordsShort-text Sentiment-Topic Model    Dynamic Sentiment Topic Model    Parameter Estimation    Sentiment Online Reviews
收稿日期: 2017-04-07      出版日期: 2017-10-18
ZTFLH:  G350  
基金资助:*本文系国家自然科学青年基金项目“基于可信语义Wiki的知识库构建方法与应用研究”(项目编号: 71203173)和中央高校基本科研业务费专项资金资助项目“大数据环境下基于主题模型的信息服务研究”(项目编号: JB160606)的研究成果之一
引用本文:   
李慧, 胡云凤. 基于动态情感主题模型的在线评论分析*[J]. 数据分析与知识发现, 2017, 1(9): 74-82.
Li Hui,Hu Yunfeng. Analyzing Online Reviews with Dynamic Sentiment Topic Model. Data Analysis and Knowledge Discovery, 2017, 1(9): 74-82.
链接本文:  
https://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/10.11925/infotech.2096-3467.2017.09.08      或      https://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/Y2017/V1/I9/74
  SSTM模型的图模型表示[7]
  DSTM模型的图模型表示
参数 具体含义
α 主题θ的先验狄利克雷参数
θ 情感s的主题分布
z 文档中词汇的主题
π 文档的情感分布
s 文档采样的某一情感
φ 主题的词分布
wi 文档中的第i个词汇
E 文档集的情感数量
D 文档子集中的文档数量
W 文档中的词汇数量
K 文档集的主题数量
  模型中的参数说明
  各个时间片上的评论数据分布
  不同主题数目上的情感判别精度
积极情感 消极情感
主题1 主题2 主题3 主题5 主题6
样子 系统 功能 发热 灵敏
手机 反应 软件 失灵 屏幕
操作 卸载
后盖 四核 配置 充电 触屏
顺手 齐全 不行 分辨率
做工 内存 通话 电池
速度 性价比 字体
漂亮 流畅 像素 充电器
配置 运行 信号 每天 失灵
电源键 性能 毫安
  第一个时间片的部分主题
  主题1在不同时间片上内容变化
  主题1在不同时间片上积极情感概率变化
  主题5在不同时间片上内容变化
  主题5在不同时间片上消极情感概率变化
  积极情感和消极情感评论数量比例
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