[发明专利]一种基于词典改进LDA模型的评论方面观点级挖掘方法有效
| 申请号： | 201911058218.1 | 申请日： | 2019-10-31 |
| 公开（公告）号： | CN110837740B | 公开（公告）日： | 2021-04-20 |
| 发明（设计）人： | 袁凌;冯晋田;李金珊;魏明;杨雷 | 申请（专利权）人： | 华中科技大学;武汉烽火技术服务有限公司 |
| 主分类号： | G06F40/30 | 分类号： | G06F40/30;G06F16/31;G06F16/35 |
| 代理公司： | 华中科技大学专利中心 42201 | 代理人： | 李智 |
| 地址： | 430074 湖北*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于词典改进LDA模型的评论方面观点级挖掘方法，属于网络评论文本挖掘领域。包括：基于原始网络评论库，构建倒排索引列表；对原始网络评论库各句子进行去停词处理，得到预处理后网络评论库；将预处理后网络评论库输入基于SentiWordNet与WordNet的改进LDA模型，采用吉布斯抽样，得到抽样结果；对抽样结果进行排序，选取属于对应评价类别的概率排名前m的单词，根据单词的倒排索引找到具体的句子。本发明将网络评论库的方面直接设置为种子词，不需要人工标注。将评价对象词与评论观点进行分离，通过计算单词与种子词的相似度对LDA模型参数进行偏置，提高模型的效果。基于倒排索引，将聚类结果同种子词及原文建立联系，提高结果的可读性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 词典 改进 lda 模型 评论 方面 观点 挖掘 方法 | ||
【主权项】：
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