【摘 要】
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在线产品评论反映了用户对产品的体验,对其进行情感分类不仅有利于商家的战略发展,也有助于消费者理性购物。然而,现有研究大多采用上下文无关的情感分类方法,却无法处理褒贬
【机 构】
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上海理工大学管理学院,同济大学经济与管理学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(70971099,71371144);上海市哲学社会科学规划课题一般项目(2013BGL004);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(1200219198)
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在线产品评论反映了用户对产品的体验,对其进行情感分类不仅有利于商家的战略发展,也有助于消费者理性购物。然而,现有研究大多采用上下文无关的情感分类方法,却无法处理褒贬混合的评论及情感词极性随上下文变化的情况,从而导致情感分类的精度不高。针对现有研究的不足,提出一种产品特征级情感分类方法。基于领域本体识别评论中的特征观点对,根据已知极性的评论判断特征观点对的极性。最后,通过加权平均的方法合计评论中各个特征观点对的极性,最终实现对评论的情感分类。为了验证方法的有效性,以手机和数码相机评论为对象设计实验,实验结果
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