产品评论情感倾向性分类系统的设计与实现

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电商产品评论数据情感分析

电商产品评论数据情感分析来⾃：Python数据分析与挖掘实战——张良均著1. 分析⽅法与过程本次建模针对京东商城上“美的”品牌热⽔器的消费者评论数据，在对⽂本进⾏基本的机器预处理、中⽂分词、停⽤词过滤后，通过建⽴包括栈式⾃编码深度学习、语义⽹络与LDA主题模型等多种数据挖掘模型，实现对⽂本评论数据的倾向性判断以及所隐藏的信息的挖掘并分析，得到有价值的内在内容。

2. 评论数据预处理⽂本数据的预处理主要由3个部分组成：⽂本去重、机械压缩去词、短句删除。

2.1 ⽂本去重1. ⽂本去重，就是去除⽂本评论数据中重复的部分。

去重的原因：(1). ⼀些电商平台避免客户长时间不评论，设置⼀道程序，⽤户超过规定时间不评论，系统会⾃动评论。

（⽐如国美）(2). 同⼀个⼈出现重复评论，⽐如：同⼀个⼈购买多种热⽔器为了省事，复制粘贴，就会出现在同样或相近的评论，当然不乏有价值的评论，但只是第⼀条有作⽤。

(3). 由于语⾔的特点，⼤多数情况下，不同⼈之间有价值的评论不会出现重复，⽐如：“好好好好好好”，“XX牌热⽔器 XX升”或者复制、粘贴上⼀个⼈的评论，这种评论显然就只有最早评论才有意义（即第⼀条）2. 常见⽂本去重算法及缺陷许多⽂本去重算法通过计算⽂本之间的相似度，以此为基础去重，包括去重、去重等。

编辑距离算法去重是计算两条语料的编辑距离，然后进⾏阈值判断，如果编辑距离⼩于阈值则进⾏去重处理。

⽐如："XX 牌热⽔器 XX升⼤品牌⾼质扯“ 以及 "XX牌热⽔器 XX升⼤品牌⾼质扯⽤起来真的不错＂的接近重复⽽⼜⽆任何意义的评论，去除的效果是很好的。

但是有相近的表达的时候就可能也会采取删除操作，这样就会造成错删。

⽐如：”还没正式使⽤，不知道怎样，但安装的材料费确实有点⾼，380" 以及 “还没使⽤，不知道质掀如何，但安装的材料费确实贵，380"。

这组语句的编辑距离只是⽐上⼀组⼤2⽽已，但是很明显这两句都是有意义的，如果阔值设为10 (该组为9), 就会带来错删问题。

基于Python的情感分析系统设计与实现

基于Python的情感分析系统设计与实现一、引言情感分析是自然语言处理领域的一个重要研究方向，它旨在识别和理解文本中所包含的情感色彩，帮助人们更好地了解他人的情感倾向和态度。

随着社交媒体的普及和大数据技术的发展，情感分析在舆情监控、产品推荐、舆情分析等领域有着广泛的应用。

本文将介绍基于Python的情感分析系统的设计与实现过程。

二、系统架构设计1. 数据收集在构建情感分析系统之前，首先需要准备训练数据集。

可以利用公开的情感标注数据集，如IMDb电影评论数据集、Twitter情感分析数据集等。

通过爬虫技术也可以从互联网上收集相关文本数据。

2. 文本预处理对于原始文本数据，需要进行一系列的预处理操作，包括去除停用词、分词、词性标注、去除特殊符号等。

这些预处理操作有助于提取文本特征，为后续的情感分析建模做准备。

3. 情感分析模型常用的情感分析模型包括基于机器学习的模型和基于深度学习的模型。

在本系统中，我们将采用深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）或长短时记忆网络（LSTM）来构建情感分类器。

4. 模型训练与评估利用训练数据集对构建的情感分类模型进行训练，并通过验证集进行模型调优。

在训练过程中，需要选择合适的损失函数和优化算法，并监控模型在验证集上的性能指标，如准确率、召回率等。

三、系统实现1. Python库选择在实现情感分析系统时，我们将使用Python编程语言及其相关库来完成各个模块的开发。

主要涉及到的库包括：Numpy、Pandas、NLTK（Natural Language Toolkit）、TensorFlow或PyTorch等。

2. 数据预处理首先，我们需要加载原始文本数据，并对其进行预处理操作，如分词、去除停用词、文本向量化等。

这些操作可以通过NLTK库和Scikit-learn库来实现。

3. 情感分类模型搭建我们将使用TensorFlow或PyTorch来构建深度学习模型，定义神经网络结构，并选择合适的激活函数和损失函数。

《基于机器学习的评论情感分析系统设计与实现》范文

《基于机器学习的评论情感分析系统设计与实现》篇一一、引言随着互联网的迅猛发展，网络上的评论和点评数据呈爆炸性增长。

对这些评论进行情感分析，能够帮助企业更好地了解用户对产品或服务的态度和意见，从而优化产品和服务。

基于机器学习的评论情感分析系统，通过自动化的方式对大量文本数据进行情感分析，具有重要的应用价值。

本文将详细介绍基于机器学习的评论情感分析系统的设计与实现。

二、系统设计1. 系统架构设计本系统采用分层架构设计，包括数据预处理层、特征提取层、模型训练层和应用层。

数据预处理层负责对原始评论数据进行清洗和标注；特征提取层从预处理后的数据中提取出有用的特征；模型训练层利用机器学习算法进行模型训练；应用层则提供用户接口，方便用户使用。

2. 数据预处理数据预处理是情感分析的关键步骤。

本系统通过去噪、去除无关信息、停用词去除、词干提取等步骤对原始评论数据进行预处理。

此外，本系统还采用有监督学习方法对评论进行标注，将评论分为正面、负面和中性等类别。

3. 特征提取特征提取是情感分析的核心步骤。

本系统采用TF-IDF（词频-逆文档频率）和word2vec等方法进行特征提取。

TF-IDF能够反映出一个词在文档中的重要性；word2vec则能够从大量文本数据中学习出词向量，从而更好地表示文本的语义信息。

4. 模型训练本系统采用机器学习算法进行模型训练。

常用的算法包括朴素贝叶斯、支持向量机、循环神经网络等。

本系统根据实际情况选择合适的算法进行训练，以达到最好的效果。

三、系统实现1. 数据集准备本系统采用公开的数据集进行训练和测试。

数据集包括多个领域的评论数据，如电影、酒店、餐厅等。

在准备数据集时，需要进行数据清洗和标注工作。

2. 模型训练与调优本系统采用Python作为开发语言，利用深度学习框架（如TensorFlow或PyTorch）进行模型训练。

在模型训练过程中，需要进行参数调优，以获得最佳的模型性能。

调优过程包括调整学习率、批处理大小、迭代次数等参数。

《基于机器学习的评论情感分析系统设计与实现》

《基于机器学习的评论情感分析系统设计与实现》篇一一、引言在数字化时代的浪潮下，大量的评论信息通过网络传播并逐渐渗透到我们的生活中。

为了准确、有效地管理和利用这些评论信息，设计一个基于机器学习的评论情感分析系统变得至关重要。

该系统能够自动分析评论的文本内容，并判断其情感倾向，为决策者提供有价值的参考信息。

本文将详细介绍基于机器学习的评论情感分析系统的设计与实现过程。

二、系统需求分析在系统设计之前，我们需要对需求进行深入的分析。

首先，系统需要具备对评论文本进行情感分析的能力，包括正面、负面和中性等情感倾向。

其次，系统应具备较高的准确性和效率，以适应大规模的评论数据。

此外，系统还需要具备可扩展性，以便在未来支持更多类型的评论数据和更复杂的情感分析任务。

三、系统设计1. 数据预处理：在开始情感分析之前，需要对评论数据进行预处理。

包括去除无关字符、停用词、进行词干提取等操作，以便提取出有用的信息。

2. 特征提取：通过使用文本处理技术（如TF-IDF、Word2Vec等），从预处理后的评论数据中提取出有效的特征。

这些特征将用于后续的情感分析。

3. 模型选择与训练：根据任务需求和特征选择合适的机器学习模型进行训练。

常用的模型包括朴素贝叶斯、支持向量机、循环神经网络等。

通过训练数据集对模型进行优化，提高模型的准确性和泛化能力。

4. 模型评估与优化：在训练完成后，使用测试集对模型进行评估，包括准确率、召回率、F1值等指标。

根据评估结果对模型进行优化，以提高模型的性能。

四、系统实现1. 数据采集与预处理：使用Python等编程语言，结合网络爬虫技术从互联网上采集评论数据。

然后对数据进行清洗、分词、去停用词等预处理操作。

2. 特征提取与模型训练：使用Python的机器学习库（如scikit-learn、TensorFlow等）进行特征提取和模型训练。

根据需求选择合适的模型和算法，通过调整参数优化模型的性能。

3. 情感分析：将预处理后的评论数据输入到训练好的模型中，进行情感分析。

Bi-LSTM+Attention情感分析模型的设计与实现

Data Base Technique •数据库技术Electronic Technology & Software Engineering 电子技术与软件工程• 177【关键词】情感分析注意力模型 Bi-LSTM 自然语言处理1 引言情感分析（Sentiment Analysis ）是自然语言处理任务中的重要组成部分，其概念最初在2003年由Nasukawa 等人[1]首次提出，其标准定义为：情感分析是对文本中关于某个实体的观点、情感、情绪及态度的计算研究[2]。

它在评论筛选分类、意见挖掘、用户分类聚类、网络舆论预测等应用领域有着极其重要的意义。

基于文本（自然语言）的情感分析通常可分为基于情感词典的方法、基于机器学习的方法和基于深度学习的方法的三类：（1）基于词典的情感分析方法是一种典型的无监督学习方法。

它依靠情感词典和规则，通过计算情感值作为文本的情感倾向依据。

这类方法其对情感词典的依赖成为其应用与发展的主要障碍。

（2）基于机器学习的方法由Pang 等人[3]提出，它将文本情感分析看作分类问题。

然而，传统机器学习方法通常仅在某一特定领域表现优秀，泛化能力较差、拟合精度不高。

（3）基于深度学习的方法较好地避免了上述两类方法的弱点。

它最早被应用于机器视觉和语音识别中，并取得了巨大成功。

近年Bi-LSTM + Attention 情感分析模型的设计与实现文/张量杨元峰李金祥金益刘媛霞来，在自然语言处理和情感分析问题的研究工作中也备受关注。

代表性工作包括如：Text CNN[4]，RNN[5]等。

2 相关概念2.1 LSTM与Bi-LSTM长短期记忆模型（Long Short-Term Memory ，LSTM ）由Hochreiter 提出[6]，作为一种特殊的循环神经网络（RNN ）模型,它能够捕捉语句中的长期依赖关系，从而更好地从整体上理解文本的情感。

其记忆单元结构如图1所示。

电商平台中的用户评论情感分析与情感推荐研究

电商平台中的用户评论情感分析与情感推荐研究随着电子商务的快速发展，越来越多的用户选择在电商平台上进行购物。

然而，用户在购物过程中的体验和满意度往往受到其他用户的评论和评价的影响。

因此，对用户评论的情感进行分析和推荐对提升用户满意度和购物体验至关重要。

本文将探讨电商平台中的用户评论情感分析与情感推荐的研究。

首先，用户评论情感分析是指通过对用户评论进行情感分类、情感识别和情感倾向性分析等手段，提取用户评论中的情感信息，了解用户对商品或服务的满意度或不满意度。

情感分析可以通过机器学习和自然语言处理等方法实现。

机器学习是一种通过训练模型自动处理文本数据的方法，可以识别用户评论中的情感词汇、情感强度和情感极性等信息。

自然语言处理技术可以处理用户评论中的语法和语义信息，进一步提取和分析情感信息。

通过对用户评论的情感分析，电商平台可以及时了解用户对商品或服务的反馈，以便及时改进和优化。

其次，用户评论情感推荐是指根据用户的历史评论数据和情感信息，通过推荐算法向用户推荐感兴趣的商品或服务。

情感推荐算法可以根据用户的情感倾向性和偏好，推荐具有相似情感特征的商品或服务。

例如，如果用户对某个商品的评论为正面情感，那么电商平台可以向用户推荐具有类似情感特征的其他商品。

通过情感推荐，电商平台可以提高用户购物体验，增加购物的满意度和忠诚度，进而促进销售量的增长。

为了实现用户评论情感分析和情感推荐，研究者们采用了多种方法和技术。

其中，机器学习是常用的方法之一。

通过训练大量的有标注情感的评论数据，机器学习模型可以学习到情感表达的模式和规律，从而对新的评论进行情感分析和推荐。

常见的机器学习算法包括支持向量机、朴素贝叶斯和深度学习等。

此外，还可以结合用户信息、商品特征和社交网络等数据进行综合分析，提高情感分析和推荐的准确性和效果。

然而，电商平台中的用户评论情感分析与情感推荐研究也面临一些挑战。

首先，用户评论中常常存在文本的歧义性和主观性，导致情感分析的准确性有限。

基于情感分析的智能客户服务系统设计与实现

基于情感分析的智能客户服务系统设计与实现智能客户服务系统是利用人工智能技术，在客户服务过程中实现自动化和智能化的一种系统。

近年来，情感分析技术在智能客户服务系统中的应用越来越受到关注。

基于情感分析的智能客户服务系统可以分析客户的情感和意图，准确回答客户的问题，并提供个性化的服务，从而提高客户满意度和业务效率。

一、引言随着互联网和人工智能技术的迅猛发展，智能客户服务系统已成为企业提供卓越客户体验的重要手段。

然而，传统的客户服务系统往往无法满足客户个性化需求和情感交流的需求，导致用户体验下降。

因此，基于情感分析的智能客户服务系统应运而生。

二、情感分析技术概述情感分析是一种通过计算机自动识别和分类文本情感的技术。

它可以分析文本中包含的正向、负向、中性的情感倾向，并进一步识别出情感原因和情感强度。

情感分析技术涉及自然语言处理、机器学习和数据挖掘等领域，可以应用于客户服务系统，提升系统的智能化水平。

三、基于情感分析的智能客户服务系统设计与实现1. 数据收集和预处理为了进行情感分析，首先需要收集大量与客户服务相关的数据。

这些数据可以包括客户的对话文本、评分和评论等。

在数据收集后，需要对数据进行预处理，包括去除噪声、标记情感类别和构建词典等。

2. 情感识别模型训练情感识别模型是基于机器学习算法构建的，用于自动判断文本情感类别。

常用的模型包括朴素贝叶斯、支持向量机和深度学习模型等。

在模型训练过程中，需要使用预处理后的数据进行训练，并选择合适的特征表示方法和分类算法。

3. 意图识别和问题分类情感分析不仅仅关注情感倾向，还需要识别出客户的意图和问题类型，以便做出更准确的回答。

意图识别和问题分类可以基于文本的语义和结构特征，结合机器学习模型和自然语言理解技术，实现智能分类和归类。

4. 自动回答和个性化推荐基于情感分析的智能客户服务系统应具备自动回答问题和个性化推荐的能力。

系统可以根据用户的情感和意图，快速生成准确的回答，并根据用户的历史记录和偏好，推荐相关的产品、服务或解决方案。

基于机器学习技术的社交媒体情感分析系统设计与实现

基于机器学习技术的社交媒体情感分析系统设计与实现社交媒体的兴起使得人们可以通过互联网平台分享自己的观点和情感。

然而，社交媒体上充斥着大量的文本信息，分析这些信息并提取出用户的情感倾向变得尤为重要。

基于机器学习技术的社交媒体情感分析系统能够帮助我们从海量的文本数据中获取有用的情感信息，从而帮助企业和个人做出更明智的决策。

社交媒体情感分析系统的设计与实现需要经过以下步骤：数据收集与预处理、特征提取、模型训练与评估、系统实现与应用。

首先，为了构建一个有效的情感分析系统，需要收集大量真实的社交媒体文本数据。

通过API接口或网络爬虫技术，我们可以从Twitter、微博等社交媒体平台上获取用户发表的文本数据。

收集到的数据需要进行预处理，如去除特殊字符、停用词和标点符号，并进行分词和词性标注等操作。

接下来，特征提取是情感分析系统中的关键步骤之一。

通过将文本数据转化为数值特征向量，可以帮助机器学习算法准确地判断文本中的情感倾向。

常用的特征提取方法包括词袋模型、TF-IDF和词嵌入等。

此外，还可以使用N-gram模型捕捉文本中的上下文信息，从而提高情感分析系统的准确性。

然后，我们需要选择适合的机器学习算法进行模型训练与评估。

常用的分类算法包括朴素贝叶斯、支持向量机和深度神经网络等。

在训练模型时，需要将标记好的样本数据分为训练集和测试集，通过交叉验证等方法评估模型的性能指标，如准确率、召回率和F1值等。

同时，还可以利用验证集进行超参数调优，提高模型的泛化能力和性能。

最后，经过模型训练与评估之后，我们需要将所设计的情感分析系统实现并应用到实际场景中。

可以通过开发网页或移动应用程序，将系统发布到互联网上。

用户可以输入文本数据，系统会自动分析文本的情感倾向并给出相应的结果。

这个系统可以应用于社交媒体舆情分析、市场调研、情感监控等领域，帮助用户了解用户的情感倾向并做出相应的决策。

总而言之，基于机器学习技术的社交媒体情感分析系统在今天的信息爆炸时代无疑具有重要的意义。

《基于评论情感分析的手机品牌分类模型研究》范文

《基于评论情感分析的手机品牌分类模型研究》篇一一、引言随着互联网的飞速发展，消费者在购买决策过程中越来越依赖于在线评论。

这些评论不仅包含了消费者的购买体验和产品评价，还反映了消费者的情感倾向。

因此，基于评论情感分析的手机品牌分类模型研究，对于企业了解消费者需求、优化产品以及提升品牌形象具有重要意义。

本文旨在通过情感分析技术，对手机品牌进行分类研究，以期为企业提供有价值的参考。

二、研究背景及意义手机市场竞争激烈，消费者在购买手机时往往需要参考多方面的信息。

在线评论作为消费者表达购买体验和评价的重要途径，其情感倾向对于企业了解消费者需求具有重要作用。

基于评论情感分析的手机品牌分类模型研究，可以帮助企业更好地了解消费者对不同品牌的情感倾向，从而为产品开发、营销策略制定提供有力支持。

三、研究方法及数据来源本研究采用情感分析技术，对手机品牌的在线评论进行情感倾向分析。

数据来源主要包括各大电商平台、社交媒体以及专业手机评测网站。

通过爬虫技术收集数据，并对数据进行预处理、分词、去除停用词等操作，为后续的情感分析提供数据支持。

四、情感分析技术情感分析技术是本研究的核心，主要包括词典法、机器学习法和深度学习法。

词典法是通过预先定义的词典对文本进行情感判断，机器学习法和深度学习法则通过训练模型对文本进行情感分析。

本研究将综合运用这三种方法，以提高情感分析的准确性和可靠性。

五、手机品牌分类模型根据情感分析结果，本研究将手机品牌分为以下几类：1. 正面品牌：消费者对这类品牌的情感倾向以积极、正面为主，这类品牌的产品在性能、外观、价格等方面得到了消费者的认可。

2. 中性品牌：消费者对这类品牌的情感倾向较为中性，产品各方面表现较为平均，无明显优缺点。

3. 负面品牌：消费者对这类品牌的情感倾向以消极、负面为主，产品存在较多问题，如性能不佳、外观丑陋、价格过高等。

六、研究结果及分析通过对手机品牌在线评论的情感分析，我们得到了各品牌的情感倾向。

《基于机器学习的评论情感分析系统设计与实现》范文

《基于机器学习的评论情感分析系统设计与实现》篇一一、引言随着互联网的快速发展，用户在线上平台发表的评论数量急剧增长。

这些评论包含了大量的情感信息，对于企业或个人而言，如何有效地获取并分析这些情感信息成为了一个重要的问题。

因此，基于机器学习的评论情感分析系统应运而生。

本文将详细介绍一个基于机器学习的评论情感分析系统的设计与实现。

二、系统需求分析在系统设计之前，我们需要明确系统的需求。

本系统的主要目标是实现对评论进行情感分析，提取出评论中的情感倾向，并将结果以可视化的形式展示给用户。

因此，系统的需求包括：1. 数据输入：系统需要能够接收来自不同平台的评论数据。

2. 情感分析：系统需要具备对评论进行情感分析的能力，包括正面、负面和中性等情感倾向的判断。

3. 结果展示：系统需要将情感分析的结果以可视化的形式展示给用户，方便用户理解和使用。

4. 系统性能：系统需要具备较高的处理速度和稳定性，以满足大量并发请求的处理需求。

三、系统设计根据系统需求，我们将系统设计为以下几个模块：1. 数据预处理模块：负责对输入的评论数据进行清洗、去噪和分词等预处理操作，以便后续的情感分析。

2. 特征提取模块：从预处理后的评论数据中提取出有意义的特征，如词频、词性、语义等。

3. 情感分析模块：利用机器学习算法对提取出的特征进行训练和分类，判断评论的情感倾向。

4. 结果展示模块：将情感分析的结果以图表、表格等形式展示给用户。

5. 系统性能优化模块：通过优化算法、硬件升级等手段提高系统的处理速度和稳定性。

四、技术实现在技术实现方面，我们采用了以下技术和工具：1. 数据预处理：使用Python等编程语言和相关的数据处理库进行数据清洗、去噪和分词等操作。

2. 特征提取：利用TF-IDF、Word2Vec等算法进行特征提取。

3. 情感分析：采用SVM、LSTM等机器学习算法进行训练和分类。

4. 结果展示：使用Python的绘图库和Web开发技术将结果以图表、表格等形式展示给用户。

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文章编号：１００９— ３１５Ｘ（２０１５）０５— ０５１１— ０４
产品评论情感倾向性分类系统的设计与实现
蔡玉霞，孟佳娜
（大连民族大学计算机科学与工程学院，辽宁大连１１６６０５）
ＤＣ２０１５０２０３４００５）。
作者简介：蔡玉霞（１９８９一），女，河南新乡人，大连民族大学硕士研究生，主要从事数据挖掘研究。
５１２
大
连民族学院学报
骤如下：
第１７卷
无监督学习方法方面；Ｔｕｒｎｅｙ提出一种简单的无监督学习方法把文本信息分为褒义和贬义，分类过
第１７卷第Βιβλιοθήκη ５期大连民族学
院学报
Ｖｏ１．１７．Ｎｏ．５
２０１５年９月
ＪｏｕｒｎａｌｏｆＤａｌｉａｎＮａｔｉｏｎａｌｉｔｉｅｓＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ
Ｓｅｐｔｅｍｂｅｒ２０１５
１情感倾向性分类系统概述
目前比较典型的情感分类系统有上海交通大学针对汽车领域的用户评论情感分类系统、哈尔滨工业大学的ＨＩＴ — ＩＲ — ＯＭＳ系统以及日本富士通公司开发的情感分类系统。综合来看，情感倾向性分类的主体方法分为有监督学习方法和无监督
ｅｎｔｓｔｈｅｃｌａｓｓｉｉｃｆａｔｉｏｎｐｒｏｃｅｓｓｏｎｐｒｏｄｕｃｔｒｅｖｉｅｗｓ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｅａ．ｔｕｒｅｓｅｌｅｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｓｃａｎｈｅｌｐｔｏｅｎｈａｎｃｅｔｈｅｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅｏｆｔｈｅｒｅｃｏｍｍｅｎｄａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍ．
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｐｒｏｄｕｃｔｒｅｖｉｅｗ；ｓｅｎｔｉｍｅｎｔｃｌａｓｓｉｉｃｆａｔｉｏｎ；ＣＨＩ；ＩＧ
随着淘宝、京东等购物网站的迅猛发展，网购人数也随之快速增加，这让消费者越来越不知道如何选择产品。在这样的背景下，客观的产品评论倾向性分析显得尤为必要。本系统通过对产品
由于产品评论经过分词之后变成一个一个词
目前，国内孙建旺等提出一种能够有效地
对中文微博进行情感分类的方法；张伟等提出
一
种细粒度级别的情感分类方法对在线客户评论
进行情感分类；刘全超等优化了多特征的微博话题情感倾向性判定算法。随着人们对情感分类领域的不断投入，情感倾向性分类的研究正不断的向前推进。
本文使用互联网公开的评论文本作为语料集，对语料进行了预处理，进而计算特征项的权重，并将所得到的模型放在分类系统中进行倾向性分析，最后将整个过程设计成一个能够对产品评论进行分类的系统。文本预处理阶段主要包括中文自动分词、去停用词、特征选择和构建词典四
２系统设计
２．１系统概述
后，仍需要特征选择降低维数，本系统分别使用卡方公式、信息增益进行特征选择实验。在进行特
征选择之前需获取训练集中的如下统计信息：
Ｐ（ｔ）：文档中含特征ｔ的概率；
学习方法。
评论进行分词、去停用词、特征选择、权重计算和
ＬｉｂＳＶＭ分类，完成对评论文本的情感倾向性分类。除此之外，本文将以上研究内容通过ＪａｖａＷｅｂ技术实现可视化，使用者可以直观、快速的获得特定类型产品的客户评价情况。
程中采用ＰＭＩ — ＩＲ方法。近年来，研究人员已经开始考摩隋感分析中的话题语境和话题因素。
论。本文所设计的情感倾向性分类系统的具体步自动分词技术目前主要有机械分词法、基于理解的分词方法以及基于统计的分词方法等，本系统通过调用张华平教授ＮＬＰＩＲ汉语分词系统的源码进行环境配置，实现在产品评论分类系统的Ｗｅｂ界面调用分词代码，完成自动分词功能。
ＤｅｓｉｇｎａｎｄＩｍｐｌｅｎｔａｔｉｏｎｏｆＰｒｏｄｕｃｔＲｅｖｉｅｗＳｅｎｔｉｍｅｎｔＣｌａｓｓｉｉｃｆａｔｉｏｎＳｙｓｔｅｍ
ＣＡＩＹｕ —ｘｉａ，ＭＥＮＧＪｉａ —ｎａ
条的集合，这样造成了文本的维数较大，因此在本实验中，采用哈工大扩展后的停用词表＿８ｊ，特征集经过去停用词处理之后维数大大缩减。整个过程本系统采用向量空间模型（ＶＳＭ）Ｊ，产品评论文本经过分词、去停用词之
个步骤。在特征项的权重计算阶段使用布尔权值
计算法，最后在分类系统中进行情感分类的对比
实验。２．２系统功能设计
产品评论情感倾向性分类系统实现了对特定
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｆｏｒｔｈｅｉｎｓｕｉｃｆｉｅｎｔｏｆｔｈｅｃｕｓｔｏｍｅｒｓｅｘｐｅｒｉｅｎｃｅｗｈｅｎｓｈｏｐｐｉｎｇｏｎ —ｌｉｎｅ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｄｅｓｉｇｎｓａｐｒｏｄｕｃｔｒｅｖｉｅｗｓｅｎｔｉｍｅｎｔｃｌａｓｓｉｉｃｆａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍ．Ｔｈｅｓｙｓｔｅｍｓｅｇｍｅｎｔｓｔｈｅｒｅｖｉｅｗｓｉｒｆｓｔ — ｌｙ．Ｔｈｅｎａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｔｈｅｓｔｏｐｗｏｒｄｌｉｓｔ，ｔｈｅｓｙｓｔｅｍｒｅｍｏｖｅｓｔｈｅｓｔｏｐｗｏｒｄｓ．ＴｈｅｓｙｓｔｅｍｓｅｌｅｃｔｓｔｈｅｆｅａｔｕｒｅｓｂｙｕｓｉｎｇＣＨＩｍｅｔｈｏｄａｎｄＩＧｍｅｔｈｏｄｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ．Ａｔｌａｓｔ，ｔｈｅｐａｐｅｒｃｏｍｐａｒｅｓｔｈｅｅｆｆｅｃｔｓｐｒｏｄｕｃｅｄｂｙｔｈｅｔｅｘｔｓｅｎｔｉｍｅｎｔｃｌａｓｓｉｉｃｆａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓｕｓｉｎｇｔｈｅｄｉｆｆｅｒｅｎｔｆｅａｔｕｒｅｓｅｌｅｃｔｉｏｎ
（ＳｃｈｏｏｌｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＤａｌｉａｎＮａｔｉｏｎａｌｉｔｉｅｓＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，ＤａｌｉａｎＬｉａｏｎｉｎｇ１１６６０５，Ｃｈｉｎａ）
在有监督学习方法方面，Ｐａｎｇ等利用有监督学习的方法将电影评论分为正面和负面两类。在
收稿日期：２０１５— ０４—１５；最后修回日期：２０１５— ０５— ２５
基金项目：国家自然科学基金资助项目（６１２０２２５４）；中央高校基本科研业务费专项资金资助项目（ＤＣ２０１５０２０３０２０２。
化，并对产品评论的分类过程进行了展示。实验结果表明，有效的特征选择方法有助于提升推荐系统的性能。
关键词：产品评论；情感分类；卡方；信息增益
中图分类号：ＴＰ３９１文献标志码：Ａ
摘要：针对消费者网上购物时选择商品的用户体验不足等问题，设计了产品评论情感倾向性分类系统。