基于方面级细粒度的商品评论情感分析方法和系统.pdf

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.

2023-06-05 约2.49万字 21页立即下载

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 PAGE 1- 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，

2025-02-03 约3.99千字 7页立即下载

网购评论信息细粒度情感分析方法的多维度探究与实践.docx 网购评论信息细粒度情感分析方法的多维度探究与实践一、引言 1.1研究背景与意义随着互联网技术的飞速发展，电子商务行业呈现出蓬勃发展的态势。据相关数据显示，2023年中国网络购物市场交易规模达到了14.8万亿元，较上一年增长了9.1%。在这一背景下，网购评论作为消费者与商家之间重要的沟通桥梁，其数量也在不断攀升。这些评论不仅是消费者购物体验的真实写照，更是商家了解市场需求、优化产品和服务的重要依据。在网购过程中，消费者会针对商品的各个方面，如质量、外观、功能、性价比等，以及商家的服务态度、物流配送等环节发表详细的评价。例如，在某手机产品的评论中，消费者可能会提到“手机的拍照效果

2025-04-26 约2.91万字 23页立即下载

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

2025-06-07 约11.15万字 81页立即下载

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%

2025-04-02 约3.87万字 30页立即下载

基于结构增强的细粒度情感分析方法：技术创新与应用探索.docx 基于结构增强的细粒度情感分析方法：技术创新与应用探索一、引言 1.1研究背景与意义在互联网技术飞速发展的当下，社交媒体、电商平台等网络空间产生了海量的文本数据。这些数据蕴含着丰富的情感信息，如用户对产品的评价、对社会事件的看法、对品牌的态度等。细粒度情感分析，作为自然语言处理领域的重要研究方向，旨在从文本中挖掘出更为细致、精准的情感倾向，其重要性在多个领域日益凸显。在社交媒体领域，每天都有数十亿条用户发布的动态、评论等信息。这些内容反映了用户对各类话题的情感态度，从娱乐明星的动态到社会热点事件的讨论。例如，在某明星发布新作品后，粉丝们会在社交媒体上发表大量评论，其中既包含对作品内容、风

2025-03-19 约3.51万字 29页立即下载

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

2024-06-18 约3.67千字 29页立即下载

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

2025-04-06 约8.15万字 62页立即下载

酒店评论细粒度情感分析系统设计与实现doc.docx PAGE16 PAGE17 PAGE13 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

2024-09-01 约1.29万字 34页立即下载

一个基于评论挖掘的软件细粒度评价系统.docx

2017-03-02 约字 46页立即下载

基于编-解码结构的文本细粒度情感分析研究.docx 基于编-解码结构的文本细粒度情感分析研究一、引言随着互联网的快速发展，文本数据在社交媒体、电子商务、新闻报道等领域的产生和传播速度日益增长。因此，对文本进行情感分析，特别是细粒度情感分析，已成为自然语言处理领域的重要研究方向。细粒度情感分析旨在识别文本中更具体的情感表达，如对产品、服务或事件的正面、负面或中立评价等。本文提出了一种基于编-解码结构的文本细粒度情感分析方法，以实现对文本情感的准确、细致分析。二、相关工作近年来，情感分析已成为自然语言处理领域的热点研究问题。许多学者提出了不同的方法，如基于规则的方法、基于词典的方法、基于机器学习的方法和基于深度学习的方法等。其中，深度学习在

2025-02-15 约4.4千字 9页立即下载

2025-03-22 约3.04万字 43页立即下载

基于预训练模型的细粒度情感分析算法研究.docx 基于预训练模型的细粒度情感分析算法研究一、引言在现今数字化社会，信息的产生与传播速度愈发快速，如何从海量的文本数据中准确获取情感信息成为了一个重要的研究课题。细粒度情感分析作为情感分析的一个分支，旨在识别和解析文本中更为复杂的情感表达。本文将针对基于预训练模型的细粒度情感分析算法进行研究，以期为相关领域的研究与应用提供参考。二、背景与意义随着互联网的普及，社交媒体、论坛、博客等平台产生了大量的文本数据。这些文本数据中包含了丰富的情感信息，对于企业、政府和个体都具有重要的价值。通过对文本进行细粒度情感分析，可以了解公众对某一事件、产品或服务的态度和看法，从而为企业决策提供依据，为政府制定

2025-04-20 约4.11千字 9页立即下载

一种基于特征融合的细粒度车辆属性分析系统及方法.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 112818805 A (43)申请公布日 2021.05.18 (21)申请号 202110105511.X (22)申请日 2021.01.26 (71)申请人四川天翼网络服务有限公司

2023-06-02 约7.15千字 7页立即下载

基于细粒度特征融合的语音情感识别方法研究.docx 基于细粒度特征融合的语音情感识别方法研究一、引言随着人工智能的飞速发展，语音情感识别技术在人机交互、智能客服、语音助手等领域得到了广泛应用。然而，由于语音信号的复杂性和多样性，如何准确地进行语音情感识别仍然是一个具有挑战性的问题。本文提出了一种基于细粒度特征融合的语音情感识别方法，旨在提高情感识别的准确性和鲁棒性。二、细粒度特征提取在语音情感识别中，特征提取是关键的一步。传统的特征提取方法往往只关注语音信号的某些方面，如声谱、音调等，而忽略了其他可能包含情感信息的细粒度特征。为了充分利用这些信息，我们提出了基于细粒度特征提取的方法。首先，我们提取了语音信号中的声学特征，如声谱、音调、

2025-04-11 约4.5千字 9页立即下载