论文研究 基于汉语组块产品特征—观点对提取与情感分析研究.pdf

针对用户评论中产品特征—观点对的提取及情感分析问题进行了研究。为了提高提取及分析的准确性，利用组块分析提取产品特征，从中寻找到频繁项集，并用逐点互信息量（PMI）对候选产品特征进行过滤，得到产品的特征集合；利用特征与情感词在位置上的邻近关系，提取情感词并组成特征—观点对，通过点互信息方法（SO-PMI）进行情感倾向分析。为验证该方法的有效性，以酒店评论文本为例，从中提取酒店的特征—观点对并进行情感分析，准确率为76.68%，召回率为70.84%。实验结果表明，引入组块分析可以有效地解决商品评论的细粒度情感分类问题。