面向手機網絡評論的意見挖掘技術研究

郭放

摘要：本文主要研究針對手機網絡評論的意見挖掘技術。為實現手機網絡評論的主題提取，本文首先構建了手機領域本體；在領域本體的基礎上，選取多個TF-IDF值作為閾值，每個閾值可構成一個簡單的分類器，利用集成的思想將訓練得到的單個分類器組合為最終的分類器，在此過程中獲得文本的主題。隨后對主題與手機相關的文本進行情感分析，利用FP-growth頻繁項集發現算法，創建一個手機領域相關的情感詞典，最終計算整體的好評率和差評率。

關鍵詞：意見挖掘；領域本體；主題提取；情感分析

中圖分類號：TP391.1 文獻標識碼：A 文章編號：1007-9416（2018）07-0111-04

1 綜述

網絡評論文本是消費者對相關產品的評價，包含正面或負面的情感傾向，反映出商品的外觀、功能性價比等信息。但這些網絡評論數量龐大、內容復雜、結構隨意，需要對它們進行整理并分類，以滿足不同群體和商家的需求。面對網絡上海量、復雜的評論文本，采用人工查詢和分類的方法顯然不符合實際，人們希望能有一種快速高效的方法對這些信息進行分類統計。

意見挖掘（Opinion mining）技術的出現滿足了這一要求[1]。根據Soo-Min Kim和Eduard Hovy提出的意見的定義，將意見描述為四元組：[Topic，Holder，Claim，Sentiment][2]。其中Topic表示意見評論的對象；Holder表示意見的發表者；Claim表示意見的內容；Sentiment表示意見的情感傾向。意見挖掘的過程就是識別網絡評論文本中以上四部分內容，分析意見主觀傾向性[3]，過程可概括如下：（1）抓取網絡上的產品評論文本，輸入分詞器進行分詞，并過濾掉文本中的停用詞；……