資料介紹
產品或服務的情感主題分析,有利于用戶從海量的評論集中快速地了解到自己關注產品或服務的主題情感信息。針對現存非監督情感分析模型情感主題發現性能不足的問題,提出了一種的基于主題種子詞的情感分析方法,該方法在自動構建領域主題種子詞及主題文本基礎上,利用主題種子詞監督的情感分析模型( SAA_SSW)實現主題及其關聯情感的聯合發現。實驗結果表明,相比傳統的情感/主題聯合模型(JST)和主題情感統一模型(ASUM),SAA_SSW能夠識別出相同的詞在不同的主題下具有的情感標簽,挖掘的情感詞與主題之間的相關度更高;另外,基于不同情感字典進行分類精度分析,SAA_SSW的分類精度相對于這兩種模型至少提高7.5%。所以,SAA_SSW模型能很好地完成情感主題的發現,以及具有較高的情感分類精度。
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