东北石油大学学报
東北石油大學學報
동북석유대학학보
JOURNAL OF NORTHEAST PETROLEUM UNIVERSITY
2015年
1期
112-117
,共6页
非监督式层次话题情感模型%隐藏狄利克雷分配%文本分析%网络评论%主题发现%主题模型%非参贝叶斯模型
非鑑督式層次話題情感模型%隱藏狄利剋雷分配%文本分析%網絡評論%主題髮現%主題模型%非參貝葉斯模型
비감독식층차화제정감모형%은장적리극뢰분배%문본분석%망락평론%주제발현%주제모형%비삼패협사모형
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自动发现话题的隐含结构、情感的极性及其关系,可以方便用户从海量网络评论集中快速获得他们关注的主要观点.提出一种基于非监督式的层次话题的情感(Unsupervised Level Aspect-Sentiment,ULAS)模型,利用贝叶斯非参数性模型作为先验知识,实现非监督式发现未标记评论文本集话题的层次结构,分析层次话题的情感极性.实验结果表明,相比传统的JST和ASUM模型,ULAS模型具备较高的分类精确度和较强的模型泛化能力,能够解决传统话题情感模型只能在单一粒度话题层进行情感分析的问题,实现多粒度话题层的情感分析,满足用户对于评论对象不同粒度话题的情感信息需求.
自動髮現話題的隱含結構、情感的極性及其關繫,可以方便用戶從海量網絡評論集中快速穫得他們關註的主要觀點.提齣一種基于非鑑督式的層次話題的情感(Unsupervised Level Aspect-Sentiment,ULAS)模型,利用貝葉斯非參數性模型作為先驗知識,實現非鑑督式髮現未標記評論文本集話題的層次結構,分析層次話題的情感極性.實驗結果錶明,相比傳統的JST和ASUM模型,ULAS模型具備較高的分類精確度和較彊的模型汎化能力,能夠解決傳統話題情感模型隻能在單一粒度話題層進行情感分析的問題,實現多粒度話題層的情感分析,滿足用戶對于評論對象不同粒度話題的情感信息需求.
자동발현화제적은함결구、정감적겁성급기관계,가이방편용호종해량망락평론집중쾌속획득타문관주적주요관점.제출일충기우비감독식적층차화제적정감(Unsupervised Level Aspect-Sentiment,ULAS)모형,이용패협사비삼수성모형작위선험지식,실현비감독식발현미표기평논문본집화제적층차결구,분석층차화제적정감겁성.실험결과표명,상비전통적JST화ASUM모형,ULAS모형구비교고적분류정학도화교강적모형범화능력,능구해결전통화제정감모형지능재단일립도화제층진행정감분석적문제,실현다립도화제층적정감분석,만족용호대우평론대상불동립도화제적정감신식수구.
