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中文在線評論的用戶情感分析及應(yīng)用 版權(quán)信息
- ISBN：9787514199420
- 條形碼：9787514199420 ; 978-7-5141-9942-0
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
中文在線評論的用戶情感分析及應(yīng)用 本書特色
隨著互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展，人們通過網(wǎng)絡(luò)主動獲取、發(fā)布、共享各種觀點性信息，這些觀點性信息——“在線評論”對于質(zhì)量提升、商品推薦等具有重要意義。引入情感分析，可以在海量的在線評論中挖掘出用戶的情感特征，提升在線評論的情感價值管理。本書針對中文在線評論的特點，圍繞“提升在線評論的分類準(zhǔn)確率，探索用戶情感及應(yīng)用” 這一科學(xué)問題，從情感分析技術(shù)、情感分析應(yīng)用兩個角度，沿著“粗粒度情感分類->細粒度情感分析->情感分析應(yīng)用”主線，由粗到細、由基礎(chǔ)研究到實際應(yīng)用，對“中文在線評論的用戶情感分析及應(yīng)用”進行了系統(tǒng)地研究。
中文在線評論的用戶情感分析及應(yīng)用 內(nèi)容簡介
隨著互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展，人們通過網(wǎng)絡(luò)主動獲取、發(fā)布、共享各種觀點性信息，這些觀點性信息——“在線評論”對于質(zhì)量提升、商品推薦等具有重要意義。引入情感分析，可以在海量的在線評論中挖掘出用戶的情感特征，提升在線評論的情感價值管理。 《中文在線評論的用戶情感分析及應(yīng)用》針對中文在線評論的特點，圍繞“提升在線評論的分類準(zhǔn)確率，探索用戶情感及應(yīng)用” 這一科學(xué)問題，從情感分析技術(shù)、情感分析應(yīng)用兩個角度，沿著“粗粒度情感分類->細粒度情感分析->情感分析應(yīng)用”主線，由粗到細、由基礎(chǔ)研究到實際應(yīng)用，對“中文在線評論的用戶情感分析及應(yīng)用”進行了系統(tǒng)地研究。
中文在線評論的用戶情感分析及應(yīng)用 目錄
第1章 緒論
1．1 本書的寫作背景與意義
1．2 本書的邏輯思路與結(jié)構(gòu)體系
1．3 本書的主要工作與創(chuàng)新點
第2章 在線評論情感分析的文獻綜述
2．1 主客觀分類
2．2 情感語料庫的構(gòu)建
2．3 情感極性分類與情感強度分析
2．4 情感分析的應(yīng)用
2．5 本章小結(jié)
第3章 粗粒度情感極性分類的影響因素分析
3．1 情感極性分類流程
3．2 情感極性分類準(zhǔn)確率影響因素
3．3 情感極性分類的準(zhǔn)確率分析
3．4 本章小結(jié)
第4章 粗粒度情感極性分類的改進方法
4．1 基于句子情感判斷段落情感極性的基本假設(shè)
4．2 基于句子情感判斷段落情感極性的計算方法
4．3 段落情感極性分類的準(zhǔn)確率分析
4．4 本章小結(jié)
第5章 細粒度情感強度分析的改進方法
5．1 細粒度情感強度分析的影響因素
5．2 “屬性觀點對”的提取
5．3 “觀點詞情感”的確定
5．4 情感本體的自動構(gòu)建與細粒度情感分析
5．5 細粒度情感強度分析方法的有效性分析
5．6 本章小結(jié)
第6章 情感分析技術(shù)的應(yīng)用：以金融領(lǐng)域為例
6．1 在線股評相關(guān)文獻
6．2 在線股評數(shù)據(jù)描述
6．3 在線股評情感提取
6．4 基于股評情感的GARCH-SVM模型設(shè)計
6．5 基于股評情感的GARCH-SVM模型的預(yù)測力分析
6．6 本章小結(jié)
參考文獻
1．1 本書的寫作背景與意義
1．2 本書的邏輯思路與結(jié)構(gòu)體系
1．3 本書的主要工作與創(chuàng)新點
第2章 在線評論情感分析的文獻綜述
2．1 主客觀分類
2．2 情感語料庫的構(gòu)建
2．3 情感極性分類與情感強度分析
2．4 情感分析的應(yīng)用
2．5 本章小結(jié)
第3章 粗粒度情感極性分類的影響因素分析
3．1 情感極性分類流程
3．2 情感極性分類準(zhǔn)確率影響因素
3．3 情感極性分類的準(zhǔn)確率分析
3．4 本章小結(jié)
第4章 粗粒度情感極性分類的改進方法
4．1 基于句子情感判斷段落情感極性的基本假設(shè)
4．2 基于句子情感判斷段落情感極性的計算方法
4．3 段落情感極性分類的準(zhǔn)確率分析
4．4 本章小結(jié)
第5章 細粒度情感強度分析的改進方法
5．1 細粒度情感強度分析的影響因素
5．2 “屬性觀點對”的提取
5．3 “觀點詞情感”的確定
5．4 情感本體的自動構(gòu)建與細粒度情感分析
5．5 細粒度情感強度分析方法的有效性分析
5．6 本章小結(jié)
第6章 情感分析技術(shù)的應(yīng)用：以金融領(lǐng)域為例
6．1 在線股評相關(guān)文獻
6．2 在線股評數(shù)據(jù)描述
6．3 在線股評情感提取
6．4 基于股評情感的GARCH-SVM模型設(shè)計
6．5 基于股評情感的GARCH-SVM模型的預(yù)測力分析
6．6 本章小結(jié)
參考文獻
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中文在線評論的用戶情感分析及應(yīng)用 作者簡介
鄭麗娟，女，博士，聊城大學(xué)商學(xué)院（質(zhì)量學(xué)院）教研室主任，加拿大多倫多大學(xué)訪問學(xué)者，從事在線評論、質(zhì)量管理等方面的研究。主持國家自然科學(xué)基金項目1項、教育部人文社科項目1項，廳局級項目2項，參與國家級、省部級項目多項,在國內(nèi)外期刊及會議發(fā)表SCI、EI、CSSCI等論文二十余篇。
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