[发明专利]一种基于无监督分类器的电商评论情感分析方法有效
| 申请号： | 202010082170.4 | 申请日： | 2020-02-07 |
| 公开（公告）号： | CN111274402B | 公开（公告）日： | 2022-09-23 |
| 发明（设计）人： | 孙知信;濮泽堃;孙翌博;陈松乐;宫婧;赵学健;胡冰;孙哲 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06F16/33;G06F40/289;G06Q30/02 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 王恒静 |
| 地址： | 210003 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于无监督分类器的电商评论情感分析方法，首先，需要获取电商的评论数据，对数据进行预处理；然后，构建情感词网络并基于文本统计和词嵌入模型建立两类特征向量空间；接着，根据情感词网络生成k‑means初始质心，使用极值点进行基于文本统计的聚类，记录聚类结果和质心，并通过k‑medoids算法进行对筛选特征集的聚类，记录质心及其对应语料；之后，使用word2vec构建基于词嵌入模型的特征向量，结合前一步骤记录的语料对应的特征向量为初始质心再次进行k‑means分类，得出结果；最后，结合情感词典分类的结果进行投票得出最终结果。本发明降低了人工标注语料的成本投入和领域依赖性，结合集成学习模型提高了无监督电商评论情感分析的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 监督 分类 评论 情感 分析 方法 | ||
【主权项】：
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