面向情感分析的用户评论过滤模型研究

摘要：

[目的]针对情感分析研究中网络用户评论质量良莠不一的问题,构建过滤模型进行筛选.[方法]选取涉及产品词汇量、评论长度、情感强度、修饰词数量4个指标作为评判依据,利用多元线性回归方法和来自购物网站的数据构建模型.[结果]发现涉及产品词汇量、评论长度、情感强度、修饰词数量与评论质量存在相关性.所构建的过滤模型具有较高的召回率和准确率,为情感分析中数据源的筛选提供一种新方法.[局限]存在数据稀缺性影响,所构建的模型具有局限性.[结论]在误差允许的范围内,该模型能够对评论的质量等级进行自动判断.

关键词：评论过滤、用户评论、情感分析

分类号：G353.1(情报学、情报工作)

资助基金：国家社会科学基金项目“用户评论情感分析及其在竞争情报服务中的应用研究”项目11CTQ022的研究成果之一

在线出版日期：2014-05-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：58-64