基于LDA主题模型和领域本体的中文产品评论细粒度情感分析(精)/同济博士论丛

本书结合设计科学和计量经济两种研究范式，对 “中文产品评论细粒度情感分析”进行了系统的研究 ，从而实现对产品评论的挖掘与应用。在计算机科学 层面上，以设计科学研究方法论为指导，按照“模型 设计-模型实现-模型评价”的研究路线，设计细粒度 情感分析算法：在经济学层面上，建立基于多属性离 散选择的产品销量模型，以此分析产品评论对商家销 量的影响。 本书适合经济管理专业人员及高校师生参考使用 。

总序 论丛前言 前言 第l章 绪论 1.1 研究背景 1.1.1 在线产品评论影响消费者的购买决策 1.1.2 情感分析技术可以挖掘产品评论中的用户观点 1.1.3 细粒度情感分析有助于揭示产品评论对商家销量的影响机理 1.2 研究意义 1.3 研究内容 1.3.1 研究问题 1.3.2 研究目的 1.3.3 研究方法 1.4 研究思路与结构安排 1.4.1 基本概念的界定 l-4.2 研究的逻辑思路 1.4.3 研究的组织结构 1.5 研究的创新点 第2章 研究综述 2.1 特征词的识别 2.1.1 相关研究概述 2.1 _2基于统计自然语言处理的方法 2.1.3 基于语义分析的方法 2.2 观点词的识别 2.2.1 相关研究概述 2.2.2 基于统计自然语言处理的方法 2.2.3 基于情感词典的方法 2.3 特征词与观点词的配对 2.3.1 相关研究概述 2.3.2 基于统计自然语言处理的方法 2.3.3 基于语义分析的方法 2.4 情感强度计算与极性分类 2.4.1 相关研究概述 2.4.2 基于语料的方法 2.4.3 基于情感词典的方法 2.5 产品评论对销量的影响 2.5.1 产品评论的口碑效应 2.5.2 产品评论的数值信息对产品销量的影响 2.5.3 产品评论的文本信息对产品销量的影响 2.6 研究评述 2.6.1 特征词识别的研究评述 2.6.2 观点词识别的研究评述 2.6.3 特征词与观点词配对的研究评述 2.6.4 情感强度计算与极性分类的研究评述 2.6.5 产品评论与销量关系的研究评述 2.7 本章小结 第3章 基于LDA主题模型的中文产品评论特征词与观点词识别 3.1 基于LDA主题模型的特征词与观点词识别研究框架 3.1.1 现有研究的不足 3.1.2 本章的研究框架