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短文本主题信息挖掘技术研究

短文本主题信息挖掘技术研究

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作者：王建勋沈阳工业大学

学位级别：硕士

网络社交媒体的快速发展,标志着迎来了信息快速变更共享的时代。网络社交媒体与传统的信息行业相结合,开发出许多和生活联系紧密的新应用,提高了人们的使用意愿。短文本信息作为新应用的主要表现形式之一,从中挖掘出有效的主题有重要的... 详细信息

网络社交媒体的快速发展,标志着迎来了信息快速变更共享的时代。网络社交媒体与传统的信息行业相结合,开发出许多和生活联系紧密的新应用,提高了人们的使用意愿。短文本信息作为新应用的主要表现形式之一,从中挖掘出有效的主题有重要的意义。目前,主题模型技术已然取得了不小的成果,成为文本信息智能化处理的重要方式之一。但是,由于短文本中文档和词之间的数据比较稀疏,传统模型在对短文本进行主题信息挖掘时,挖掘的效果并不理想。除此之外,利用文本集的词共现信息扩充数据获得主题分布成为短文本主题挖掘的主流方式,诸多研究均基于此种思想进行改进,但是,当前此类主题模型研究中对共现词语的语义较少考虑,本文提出基于语义分析的双词短文本主题模型（Semantic Analysis Biterms Topic Model,SA-BTM）,在采用共现的双词获取主题时考虑语义关系对结果的影响。同时本文对与主题挖掘效果联系密切的主题维度确定方式进行了研究。本文的主要工作如下:1)研究共现词语语义关系对主题挖掘效果的影响。本文通过对大量文本数据进行训练,将共现词语用能够表征语义关系的词嵌入向量形式来表示,词语之间的语义关系通过语义相似度进行分析比较。研究对比了采用不同语义相似度区间扩充数据对主题挖掘效果的影响。2)提出了基于语义分析的双词短文本主题模型。通过分析文档中词语的语义关系,适当选取双词,以此为基础进行主题推断。实现了对短文本主题信息的有效挖掘,给出了主题挖掘效果。并与其他模型得出的结果进行了对比。3)提出了主题维度自动确定方法。针对在主题信息挖掘过程中,对挖掘效果影响较大的主题维度目前主要靠经验确定的问题,提出了主题维度自动搜索策略,实验证实可以在主题信息挖掘中快速确定适当的主题维度。本文通过网络爬虫爬取了知乎问题集等大量不同类型的文本构建实验数据集,应用本文提出的模型和方法实现了对主题的有效挖掘以及对主题维度的快速确定,通过与其他模型的对比实验,结果证实本文提出的模型挖掘结果具有更高聚合度。

关键词：主题信息挖掘词嵌入向量语义相似度主题模型主题维度

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基于超网络模型的健康空调在线评论文本主题挖掘研究

基于超网络模型的健康空调在线评论文本主题挖掘研究

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作者：陈依琳辽宁工程技术大学

学位级别：硕士

在线评论作为产品使用反馈信息,不仅可帮助消费者了解产品特征质量,也为商家与生产商提供服务与产品的改进方向。后疫情时代,健康空调需求量逆势增长,用户健康消费意识崛起,为提高产品用户满意度,深入挖掘用户对产品特征、服务的主观情... 详细信息

在线评论作为产品使用反馈信息,不仅可帮助消费者了解产品特征质量,也为商家与生产商提供服务与产品的改进方向。后疫情时代,健康空调需求量逆势增长,用户健康消费意识崛起,为提高产品用户满意度,深入挖掘用户对产品特征、服务的主观情感与侧重点等有价值信息十分必要。然而面对增长迅速、形式多样的海量健康空调在线评论,仅仅依靠人工方式分析处理效率低下,无法解决大数据时代文本处理与快速决策之间的矛盾。如何通过有效的挖掘方法实现自动化、智能化文本处理,已成为该领域研究的热点问题。本文以“健康空调”为研究对象,沿着“在线评论文本情感分类-二分类文本主题挖掘”的主线,提出了一种健康空调在线评论文本主题信息挖掘模型。首先,结合健康空调在线评论文本自身特征,对采集的用户评论做文本预处理、均衡处理和向量化特征提取等操作;并建立了一种基于双通道双向长短期记忆网络(Bi LSTM)和自我注意力机制(Self-Attention)的情感分类模型Tc Bi LSTM-SA,通过将Tc Bi LSTM-SA模型与其他模型的情感分类结果对比分析,在不同模型对比实验、双通道特征调节实验和自我注意力调节实验中均得到了最优的模型性能评估指标值,验证了Tc Bi LSTM-SA模型的优势和有效性。然后,构建了基于超网络及面向主题的四层评论网络——健康空调产品特征主题超网络模型,通过采用主题模型(LDA)分别提取出评论文本和标题文本中的高频特征词及观点词;设计了四种健康空调评论文本主题信息挖掘方法,并分析了该主题挖掘模型的可行性,使得挖掘结果更具有说服力。最后,选取京东商城海尔-3匹、TCL-大3匹健康空调,采用Tc Bi LSTM-SA模型对两款健康空调在线评论情感分类为正面和负面评论;并从以上四个方面对二分类评论文本主题信息挖掘,得到了两款空调的商家销售健康空调的优势和卖点、用户购买空调重点关注的热点特征、全方位产品特征性能评价表、标题产品特征可信性,验证了所构建的情感分类模型与主题挖掘模型的有效性和可行性;再通过分析挖掘结果,为消费者、商家和生产商提出合理化建议。该论文有图42幅,表25个,参考文献100篇

关键词：健康空调在线评论情感分类主题信息挖掘双通道双向长短期记忆网络自我注意力机制主题模型超网络

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