基于用户回复内容观点支持度的评论有用性计算
大小：0.92 MB 人气： 2017-12-11 需要积分：1
标签：情感分析(5195)
针对有监督评论有用性预测方法中的训练数据集难以构造，以及无监督方法缺乏对情感信息支撑的问题，提出基于语义和情感信息构建一种无监督模型，用于对评论有用性进行预测，同时考虑了评论和评论下回复内容对观点的支持度用来计算观点的有用性得分，进而得到评论的有用性。同时，提出结合句法分析和改进潜在狄利克雷分配（ LDA）模型的评论摘要方法用于评论有用性预测模型中的观点提取，基于句法分析结果构建must-link和cannot-link两种约束条件指导主题模型学习，在保证召回率的同时提高模型准确率。该方法在实验数据集上能取得70%左右的F1值和90%左右的排序准确率，且实例应用也表明该方法对结果具有较好的解释性。
非常好我支持^.^
(0) 0%
不好我反对
(0) 0%
下载地址
基于用户回复内容观点支持度的评论有用性计算下载
相关电子资料下载
- 华为云 API 自然语言处理的魅力—AI 情感分析、文本分析 85
- PyTorch教程-16.3。情感分析：使用卷积神经网络 174
- LLM在各种情感分析任务中的表现如何 821
- 图模型在方面级情感分析任务中的应用 838
- 面向Aspect情感分析的自动生成离散意见树结构 253
- 面向社交媒体的多模态属性级情感分析 1063
- 自然语言处理之情感分析 3513
- 分享一种情感分析的解决方案 1801
- 基于Aspect、Target等医疗领域情感分析的应用场景 2277
- 情感分析常用的知识有哪些呢？ 2807