【摘 要】
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目前许多观点挖掘方法挖掘粒度过大,导致反馈信息不足。为解决该问题,对标准LDA模型进行改进,提出主题情感联合最大熵LDA模型进行细粒度观点挖掘。首先,考虑到词的位置和语义
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61003192)
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目前许多观点挖掘方法挖掘粒度过大,导致反馈信息不足。为解决该问题,对标准LDA模型进行改进,提出主题情感联合最大熵LDA模型进行细粒度观点挖掘。首先,考虑到词的位置和语义信息,在传统LDA模型中加入最大熵组件来区分背景词、特征词和观点词,并对特征词和观点词进行局部和全局的划分;其次,在主题层和单词层之间加入情感层,实现词语级别的细粒度情感分析,并引入情感转移变量来处理情感从属关系,同时获取整篇评论和每个主题的情感极性,实验验证了所提模型和理论的有效性。
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