一个基于评论挖掘的软件细粒度评价系统.docx
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基于顾客评论的细粒度情感分析研究.pdf
摘要
摘要
随着行业竞争格局日益白热化，商户管理难度增强，宽幅加大，经营要求更
精细，同时顾客对服务质量和产品品质追求提高，分析讨论海量顾客评论，挖掘
其中蕴含的应用价值具有重要意义。通过分析评论，能够描述消费感受，反映商
家服务质量的高低，因此从评论文本中抽取价值信息对商家和消费者都有益处。
传统情感分析侧重于篇章级和句子级的粗粒度情感研究，对文本进行整体分
析，获得整体的情感极性，若文本中出现多方面的评价且对应情感极性不一致时，
AspectBasedSentiment
其效果往往不能满足用户的个性化需求。细粒度情感分析（
Analysis,ABSA）旨在抽取用户对于商品的某方面的情感偏向
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基于方面级细粒度的商品评论情感分析方法和系统.pdf
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113343665 A
(43)申请公布日 2021.09.03
(21)申请号 202110529175.1 G06F 40/30 (2020.01)
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基于细粒度图像.docx
基于细粒度图像
目录
一、内容描述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2
1.1内容简述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．2
1.2研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.3研究目的与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
二、细粒度图像基本概念．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
2.1细粒度图像定义．．．．．．．．．
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一种细粒度属性自动提取的用户评论文本情感挖掘模型.pdf
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 114564956 A
(43)申请公布日 2022.05.31
(21)申请号 202210191993.X
(22)申请日 2022.02.28
(71)申请人 中国石油大学（华东）
地址 266
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基于方面情感三元组抽取的游客评论大数据细粒度情感分析.docx
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基于方面情感三元组抽取的游客评论大数据细粒度情感分析
一、1.概述
随着互联网技术的飞速发展，旅游行业迎来了前所未有的繁荣，游客评论数据呈现出爆炸式增长。这些评论数据中蕴含着大量有价值的信息，对于旅游企业来说，如何有效地从这些海量的评论数据中提取出有用的信息，成为了提升服务质量、优化产品策略的关键。据统计，截至2023年，全球旅游评论数据已超过百亿条，其中中文评论占比超过40%，如何对这些评论进行细粒度情感分析，提取出游客的真实情感态度，对于提升旅游产品的市场竞争力具有重要意义。
在旅游评论情感分析领域，传统的情感分析方法主要依赖于情感词典和规则匹配，但这些方法往往存在局限性，
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基于Word2Vec和CNN的产品评论细粒度情感分析模型.pptx
基于Word2Vec和CNN的产品评论细粒度情感分析模型汇报人：2024-01-24
引言Word2Vec模型原理及实现CNN模型原理及实现基于Word2Vec和CNN的产品评论细粒度情感分析模型构建实验结果与分析总结与展望目录
01引言
互联网产品评论数量激增随着互联网的发展，用户对产品的评论数量呈现爆炸式增长，为企业提供了大量用户反馈数据。细粒度情感分析的重要性传统的情感分析主要关注文档或句子级别的情感分类，而细粒度情感分析能够深入到短语或词汇级别，更准确地捕捉用户的情感表达。Word2Vec和CNN的结合优势Word2Vec是一种高效的词向量表示学习方法，能够捕捉词汇间的语义关系；而卷积
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一种基于双通道模型的细粒度的用户评论情感分析方法.pdf
(19)国家知识产权局
(12)发明专利
(10)授权公告号 CN 112818698 B
(45)授权公告日 2022.07.15
(21)申请号 202110146418.3 G06N 3/08 (2006.01)
(22)申请日 2021.02.
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基于在线评论的细粒度情感分析：方法挑战与应用.docx
基于在线评论的细粒度情感分析：方法、挑战与应用
一、引言
1.1研究背景与意义
在互联网技术迅猛发展的当下，社交媒体、电子商务平台以及各类在线社区如雨后春笋般涌现，人们在这些平台上分享观点、评价产品与服务的行为日益频繁，由此产生了海量的在线评论数据。这些在线评论蕴含着用户对于各种事物的真实情感、态度和意见，涵盖了从日常生活用品到复杂的科技产品，从本地服务到全球旅行体验等方方面面，成为了宝贵的信息资源。
以电子商务领域为例，消费者在购买商品后会留下大量评论，这些评论不仅能帮助潜在消费者了解产品的实际使用情况，还能为商家提供改进产品和服务的关键线索。一项针对某知名电商平台的研究发现，超过80%
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基于BERT的中文农产品评论细粒度情感分析研究.pdf
摘要
农产品领域细粒度情感分析主要是针对每条农产品评论文本中的各个属性，即
不同方面的情感倾向分类别进行分析。但现有方法无法解决农业评论文本中存在中
文字形特征提取困难等问题，从而导致中文农产品评论情感分析效果差。以及农业
领域文本情感评价粒度粗，方面情感无法体现，最终导致文本总体情感极性出现偏
差。而传统的情感分析方法表征能力弱、情感评价粒度粗，无法在领域文本中实现
高质量的细粒度情感分析。近年来，随着BERT预训练模型的发展，为农产品领域
细粒度情感分析提供了新颖且高效的方法，BERT预训练模型生成的深度双向语言
表征，有利于下游建模任务。本文基于BERT针对农产品领域细粒度情感分析中存
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酒店评论细粒度情感分析系统设计与实现doc.docx
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摘要
伴随着互联网技术的日益普及，网络日渐成为人们工作生活中不可或缺的一部分。人们在微博、知乎、小红书等各大社交平台汲取了大量信息的同时，也根据自己的认识和了解对社会热点事件发表自己的看法，在购买商品后作出对商品的评价。因而消费者会在选择商品或服务时，结合先前用户留下的评论进行参考，以此作为自己是否选择该项产品或者服务的重要依据。然而，在海量评论中快速找出有参考意义的评论，则需要对产品的各个属性进行情感倾向分析，以供用户更好地选择。
本文以酒店评论为例，采用细粒度的情感分析模型，分析评论数据中用户对于酒店服务各
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基于词典-TextCNN-Word2Vec组合模型的在线评价细粒度情感分析.pdf
168情报理论与实践第48卷2025年第2期实践研究
●惠调艳,王智,何振华,秦春秀(西安电子科技大学经济与管理学院,陕西西安710126)
基于词典-TextCNN-Word2Vec组合模型的在线评价细粒度情感分析∗
摘要:[目的/意义]线上购物逐渐成为消费主流,在线情感评价成为消费者购买、厂商产品改进的重要决策依
据。[方法/过程]深度挖掘商品显性和隐性属性特征,提出了
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基于多视图代码特征的细粒度代码自动生成方法及系统.pdf
(19)国家知识产权局
(12)发明专利
(10)授权公告号 CN 113342318 B
(45)授权公告日 2022.06.10
(21)申请号 202110418985.X (56)对比文件
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基于深度学习的桃树缺铁症细粒度识别与矫治系统.pdf
摘要
桃子是消费者最喜欢的水果之一，2021年河南省桃树种植面积9.35万公顷，产量
193.05万吨，是全国桃子第二大主产区，是河南省重要的经济水果之一。桃树这类多年
生果树对铁的需求量较大，易出现缺铁病症，缺铁会降低光合作用的效率，轻症会影响
果实产量和品质，重症会导致以后多年果树果实产量下降或不结果实，甚至造成果树死
亡。传统的人工识别技术存在对初期症状识别准确率低，容易与缺氮症混淆等问题。近
年来得益于深度学习技术的飞速发展，越来越多此类技术应用到植物病害识别领域中。
但由于桃树缺铁症初期症状不明显，不同的桃树品种有一定差异，现有的基于深度学习
的桃树病害识别技术，存在着识别准确率不高
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基于深度学习的桃树缺铁症细粒度识别与矫治系统.docx
基于深度学习的桃树缺铁症细粒度识别与矫治系统
一、引言
随着现代农业技术的不断发展，精准农业和智慧农业已成为农业发展的重要方向。其中，植物病害的识别与矫治是农业领域的重要研究内容。桃树缺铁症作为一种常见的植物营养缺乏病，对桃树的生长和产量造成严重影响。因此，开发一种基于深度学习的桃树缺铁症细粒度识别与矫治系统，对于提高桃树种植的效率和产量具有重要意义。
二、系统概述
本系统基于深度学习技术，通过图像识别和数据处理，实现对桃树缺铁症的细粒度识别与矫治。系统主要包括图像采集、数据处理、模型训练、缺铁症识别和矫治方案输出等模块。
三、图像采集与数据处理
首先，系统通过高清摄像头或手机等设备对桃树进行
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确定性网络中基于时隙细粒度的三层软切片系统与方法.pdf
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 114884818 A
(43)申请公布日 2022.08.09
(21)申请号 202210551993.6
(22)申请日 2022.05.18
(71)申请人 华中科技大学
地址 430074