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相似文献
 共查询到18条相似文献,搜索用时 625 毫秒
1.
[目的/意义] 微博平台产品评论的特征级情感分析问题具有其特殊性,为了对特征分类,解决隐式特征的识别问题,并分析特征情感,提出一种基于特征本体的产品评论情感分析方法。[方法/过程] 该方法利用构建的特征本体对特征词分类,通过计算情感词与特征的搭配权重来识别隐式特征,并构建领域情感词典和微博表情符号词典,计算微博产品评论的特征情感极性和强度。[结果/结论] 构建方法模型,通过采集微博评论数据设计实验,验证了提出方法的有效性。  相似文献   

2.
基于Word2vec的情感分析在品牌认知中的应用研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
[目的/意义]通过基于Word2vec的文本情感分析技术对某显示器品牌的产品与服务的在线评论进行分析,研究消费者的品牌认知和品牌口碑,为管理者建立更科学的品牌管理体系提供有针对性的建议。[方法/过程]首先利用自然语言处理技术,对评论语料库进行预处理,结合深度学习的Word2vec词向量技术构建产品特征词和情感词词库,进一步构造情感概念对进行情感评分,并将其用于分析品牌产品特定特征的用户情感。[结果/结论]通过Word2vec构建的情感词典相较于传统方法(例如一般的情绪词表)进行情感分析,在情感分析的准确率上有所提高,再结合有效的情感概念对构造与情感评分,可以有效地理解用户的品牌认知。  相似文献   

3.
[目的/意义]针对传统方法的不足,提出一种以用户评论为数据源的企业产品级竞争对手识别方法。[方法/过程]首先,根据企业分析维度确定候选竞争产品,进行相关评论文本采集;其次,利用信息抽取技术从本企业产品评论中抽取用户较为关注的产品特征;然后,基于情感分析技术设计特征情感权重算法;利用该算法对本企业产品特征进行优劣势分析,获取优势与劣势特征集,完成待分析产品向量空间表示与相似度计算;分析计算结果,挖掘出与本企业产品优势相似及劣势互补的候选竞争产品,并选择优势相似且劣势互补的产品为主要竞争对手,其他优势相似的产品为次要竞争对手。在实证部分,选择"红米Note"手机为分析对象,以"淘宝""京东""中关村在线"多源评论为数据源,利用基于情感分析的竞争对手识别方法挖掘该产品的主要和次要竞争对手。[结果/结论]本文的基于情感分析的竞争对手识别方法能够实现企业产品级竞争对手的识别与分析。  相似文献   

4.
戴世富  韩晓丹 《报刊之友》2014,(11):129-130
在移动端产品数量异军突起的今天,"脸萌"凭借其对用户需求的深度挖掘、利基化趣味性功能定位、趣味性话题传播等因素大获好评,本文以"脸萌"为研究案例,结合移动终端设备特征、移动互联网用户媒介使用习惯和心理特质等,整合提出移动端产品设计的四大法则,即洞察人性需求,提升情感投入;聚焦产品定位,保证用户体验;构建趣味话题,形成口碑传播;延展产品功能,强化用户黏性。  相似文献   

5.
在移动端产品数量异军突起的今天,"脸萌"凭借其对用户需求的深度挖掘、利基化趣味性功能定位、趣味性话题传播等因素大获好评,本文以"脸萌"为研究案例,结合移动终端设备特征、移动互联网用户媒介使用习惯和心理特质等,整合提出移动端产品设计的四大法则,即洞察人性需求,提升情感投入;聚焦产品定位,保证用户体验;构建趣味话题,形成口碑传播;延展产品功能,强化用户黏性。  相似文献   

6.
移动政务APP作为各级政府服务群众的重要渠道,其在线评论的情感倾向会对用户的线上政务满意度产生重要影响。为了对当前移动政务APP用户评论进行细粒度情感分析,文章基于ABSA方法进行移动政务用户评论的情感倾向性测度:运用LDA主题模型进行隐式方面主题的抽取,并结合期望确认理论与信息系统成功模型构建移动政务用户需求模型;同时,选择BERT模型对实体词进行情感倾向概率判定,进而通过多维度间的情感倾向匹配实现方面级的情感强度测量。研究发现,通过该方法可以挖掘移动政务用户的需求重点与情感状态,当前用户对服务质量呈现积极的情感状态,而对系统质量与信息质量的情感评价则较为负面。  相似文献   

7.
本文以社会化问答社区为例,探究疫情期间健康信息需求的主题与用户情感变化特征,以期改进问答社区在突发事件中的应急策略,通过数据采集和清洗、文本预处理、LDA主题模型、BERT+BiLSTM情感分类模型对25540条数据进行知识挖掘和主题-情感协同分析。研究结果显示,本文使用的方案能够有效捕捉疫情期间网民需求健康信息的主题特征。在情感分类方面,BERT+BiLSTM模型的分类准确率较基线模型提升了11.75%。为更好地应对突发公共卫生事件,本文建议社会化问答社区应自行生产科学的健康信息、提高针对主题的舆情监控力度并积极引导用户认知。  相似文献   

8.
[目的/意义]通过研究新媒体环境下企业与用户之间的信息互动行为,了解用户信息交互行为特征,帮助企业了解用户需求,为用户提供更好的服务,从而提高企业的核心竞争力。[方法/过程]采用社会网络和语义分析方法,选取汽车行业的3个代表性企业,用点度中心性、中间中心度、接近中心度和特征向量中心度指标分析企业与用户信息互动的转发与被转发行为、关注与被关注行为、评论与被评论行为和互动凝聚性;用语义关键词词频分析信息互动词频,进而通过5个特征属性指标呈现新媒体环境下企业与用户进行信息互动的行为特征。[结果/结论]基于社会网络分析和语义分析方法构建的新媒体环境下企业与用户信息互动的行为模型可以作为企业与用户进行信息互动分析的研究框架;数据分析结果表明企业可以利用新媒体平台加强与用户之间的信息互动进而提升产品及服务的竞争力。  相似文献   

9.
随着电子商务的飞速发展,用户评论信息对潜在顾客、商家和商品生产商的影响越来越大.由于在线的评论信息十分海量,所以很难通过人工浏览方式进行全面获取.评论句子往往具有很强的主观性,本文提出了整体方案帮助解决评论信息的获取、处理和可视化显示.通过利用词语的相似性计算方法和字的情感倾向分布概率计算方法,实现了极性词典的倾向值量化计算和极性词典的自动扩展.通过利用语义角色标注实现对评论句子的浅层语义分析,并利用统计结果设计出计算句子细粒度情感倾向值的方法.实验结果证明,基于语义角色标注方法比基于词性标注方法在句子细粒度情感倾向值计算中更有效.  相似文献   

10.
聂卉 《图书情报工作》2014,58(13):83-89
以获取高质量的用户评论为直接目标,研究评论质量的评估和“有用评论”的自动识别。主要从评论内容的语言特征、语义内容、情感倾向等多个特征维度来探索文本特征对用户可感知的效用的影响力,采用深层次的文本内容分析技术提取特征指标,并结合计量分析和机器学习方法验证指标的科学性,设计可行的面向效用价值的预测模型。研究证明,依据评论内容可有效探测评论质量,辨识高质量评论,提高评论的效用价值。  相似文献   

11.
一种基于句法分析的情感标签抽取方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
指出情感标签由评价对象和情感词组成,包含评论的关键要素,能清楚地表达评价者的观点意见。提出一种针对产品网络评论的情感标签抽取模型,利用依存句法分析设计情感标签抽取算法,通过情感极性计算对抽取出的情感标签进行过滤。通过放宽的抽取规则与情感极性过滤相结合,以提高情感标签的召回率,实现潜在评价对象的抽取。最后用网络抓取的产品评论语料作为测试数据集对模型进行测试,获得较高的抽取准确率和召回率,并对模型中存在的问题进行总结,作为模型改善的指导。  相似文献   

12.
[目的/意义]以用户情感为线索的图像检索已成为机器学习研究的热点,但图像情感特征标注的语料数据多来源于对图像低层特征的抽取,从而导致图像检索过程单一化和程式化。本文提出了一种基于深度学习的图像情感特征抽取的算法,将图像底层特征融合到图像的高层情感语义当中,为实现图像的情感语义检索提供了参考。[方法/过程]利用改进的卷积网络模型,将数据集图像的颜色、纹理作为输入,经多层运算自动提取图像的情感信息,并通过反向传播算法计算出改进后模型的情感检索准确率,构造出准确率较高且过拟合程度低的图像情感特征提取模型。[结果/结论]应用改进的卷积神经网络模型,实现了对图像情感特征的抽取,相较于原模型提升了10%的检索准确率。  相似文献   

13.
融合主题与情感特征的突发事件微博舆情演化分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
安璐  吴林 《图书情报工作》2017,61(15):120-129
[目的/意义]微博是突发事件网络舆情传播的重要媒介。面向突发事件的微博主题和情感挖掘对掌握突发事件的网络舆情、识别与预测潜在问题及风险等方面具有重要的实践意义。尝试提出一种融合主题与情感特征的突发事件微博舆情演化分析方法。[方法/过程]以寨卡事件为例,通过划分微博舆情演化的生命周期,基于word2vec技术分别提取该事件生命周期各阶段的微博主题,采用基于词典的情感分析方法,引入情感词、表情符号等多情绪源,对不同主题下的评论情感做细粒度划分,并计算情感强度,最终实现微博主题与情感的协同分析。[结果/结论]所提出的微博舆情演化分析方法能够揭示面向特定事件的微博在突发事件生命周期各阶段的主题特征、情感类型与强度,剖析网络舆情主题与情感特征的协同演化规律。  相似文献   

14.
Variability is a central concept in software product family development. Variability empowers constructive reuse and facilitates the derivation of different, customer specific products from the product family. If many customer specific requirements can be realised by exploiting the product family variability, the reuse achieved is obviously high. If not, the reuse is low. It is thus important that the variability of the product family is adequately considered when eliciting requirements from the customer. In this paper we sketch the challenges for requirements engineering for product family applications. More precisely we elaborate on the need to communicate the variability of the product family to the customer. We differentiate between variability aspects which are essential for the customer and aspects which are more related to the technical realisation and need thus not be communicated to the customer. Motivated by the successful usage of use cases in single product development we propose use cases as communication medium for the product family variability. We discuss and illustrate which customer relevant variability aspects can be represented with use cases, and for which aspects use cases are not suitable. Moreover we propose extensions to use case diagrams to support an intuitive representation of customer relevant variability aspects.  相似文献   

15.
[目的/意义]针对中文网络客户评论,从消费者真实购买体验的网络平台上抓取在线评论信息,构建基于在线评论情感隶属度模糊推理的网络口碑监测评估方法,有助于企业实时监控网络口碑舆情。[方法/过程]以美国消费者满意度模型(ACSI)为基础,从感知质量、感知价值、感知期望和感知情感4个属性方面构建在线评论网络口碑监测评估模型,结合情感隶属度模糊推理算法,从数据准备、情感分析和网络口碑舆情监测评估3个研究阶段,通过模糊推理系统设定计算规则,采用Mamdani方法对网络口碑舆情进行监测评估。[结果/结论]以亚马逊手机品牌在线评论为例进行实例验证,提出的基于情感隶属度模糊推理的网络口碑舆情监测评估方法得到较好的实验检验效果,可以为在线产品的网络口碑舆情监测评估提供信息决策。  相似文献   

16.
��[Purpose/significance] To construct a fine-grained sentiment analysis model for product reviews based on Word2Vec and CNN.[Method/process] This paper firstly applied Word2vec to build product feature vocabulary and noise vocabulary based on product reviews, secondly extracted the feature words from product reviews by the noise vocabulary, then classified the product reviews according to product features sentiment, finally realized product reviews clustering based on product features.[Result/conclusion] The model was trained and tested by the reviews of Huawei mobile phone on JingDong Mall,the results showed that the model could effectively realize fine-grained sentiment analysis of product reviews and find out users focus and satisfaction on product features.  相似文献   

17.
[目的/意义] 在线教育评论是影响用户选择和使用在线课程的重要因素,在线教育评论信息的有用性的研究可以辅助用户选择决策,增强用户的使用意愿,推动在线教育产品迭代更新。[方法/过程] 采用问卷调查和实验研究相结合的方法,分析在线评论情感极性(正面评价、负面评价)、产品类型(搜索型在线教育产品、体验型在线教育产品、信任型在线教育产品)对于在线教育评论有用性感知的影响,同时研究在线教育评论信息的有用性、可信性等对选择和使用在线教育评论信息意愿的影响。[结果/结论] 搜索型在线教育产品和信任型在线教育产品的负面评论比正面评论更有用,而搜索型在线教育产品的评论情感极性对评论有用性无统计上的显著差异。当在线教育评论信息固定为正向评论时,在线教育产品类型对感知有用性的调节作用并不十分显著,然而当在线教育评论信息为负向评论时,在线教育产品类型对在线教育评论有用性有显著调节作用。  相似文献   

18.
介绍感性工学的产生背景,主要研究内容与实现原理,并结合图像检索问题,分析感性工学与图像检索的联系以及基于感性特征检索图像的系统架构。指出感性工学和基于感性特征检索图像研究中有待解决的问题。  相似文献   

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