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中文产品评论的“特征观点对”识别:基于领域本体的建模方法

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系统工程 2013年第1期31卷 68-77页

作者：尹裴王洪伟郭恺强同济大学经济与管理学院上海200092 井冈山大学商学院江西吉安343009

随着社交媒体的发展,不断增加的在线产品评论正在极大地影响电子商务市场,使得评论挖掘成为商业界与学术界共同的热点话题。针对中文产品评论的特点,本文提出一种基于领域本体的建模方法,通过建立评论挖掘模型来对产品评论的基本评价单... 详细信息

随着社交媒体的发展,不断增加的在线产品评论正在极大地影响电子商务市场,使得评论挖掘成为商业界与学术界共同的热点话题。针对中文产品评论的特点,本文提出一种基于领域本体的建模方法,通过建立评论挖掘模型来对产品评论的基本评价单元——"特征观点对"进行识别。该建模过程以设计科学研究方法论为指导。首先在模型设计阶段,构建面向产品评论的领域本体;然后在模型实施阶段,提出基于本体的特征观点对识别方法;最后在模型评价阶段,通过实验对评论挖掘结果进行评价。实验结果表明,本文提出的方法与其他基于统计的方法以及基于语义的方法相比,在性能上有明显提高,对克服口语化严重和语法不规范等问题具有良好的效果。此外,通过特征观点对的识别与统计,使产品评论这种非结构化文本转化为机器可读的、能理解的结构化表达并得到具有一定商业应用价值的信息。

关键词：中文产品评论特征观点对领域本体评论挖掘模型

基于特征观点对语义匹配的产品评论可信度研究

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现代情报 2019年第6期39卷 102-110,141页

作者：郝玫马建峰北京科技大学东凌经济管理学院北京100083

[目的/意义]针对产品评论中的复合句式,实现特征观点对的语义匹配及提取,并明确评论可信度的识别因素及权重,对产品可信评论进行筛选和分析。[方法/过程]基于特征观点对的语义匹配算法实现评论语义指标的量化计算,并采用模糊层次分析法... 详细信息

[目的/意义]针对产品评论中的复合句式,实现特征观点对的语义匹配及提取,并明确评论可信度的识别因素及权重,对产品可信评论进行筛选和分析。[方法/过程]基于特征观点对的语义匹配算法实现评论语义指标的量化计算,并采用模糊层次分析法确定可信度指标权重。[结果/结论]实验表明相较于单句提取特征观点对方法,特征观点对的语义匹配算法在召回率、准确率和F-score等性能方面均有较大优势。依据可信度指标对网站产品评论进行筛选,不仅可以评估产品整体的评论可信度,还可以细化到产品特征级别的可信度分析,为用户筛选可信的评论信息并提升购物决策效率。

关键词：产品评论评论可信度特征观点对语义匹配评论筛选

一种基于主流特征观点对的评论可信性排序研究

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数据分析与知识发现 2017年第10期1卷 32-42页

作者：王忠群吴东胜蒋胜皇苏斌安徽工程大学管理工程学院芜湖241000

【目的】从大量在线商品评论中筛选出可信的评论辅助消费者制定购买决策。【方法】提出一种基于大数据思维的主流特征观点对的概念,依据特征观点对在不同用户评论中的认可程度,建立评论可信性排序模型。【结果】淘宝、天猫和京东平台的... 详细信息

【目的】从大量在线商品评论中筛选出可信的评论辅助消费者制定购买决策。【方法】提出一种基于大数据思维的主流特征观点对的概念,依据特征观点对在不同用户评论中的认可程度,建立评论可信性排序模型。【结果】淘宝、天猫和京东平台的商品评论的主流特征观点对是稳定的;与已有模型相比,使用本文模型排序过的用户评论包含的产品特征范围更广,评论有用性提升7.5%,更能够反映评论的真实情况。【局限】仅从评论包含的特征观点对考虑评论可信性,而未考虑评论的具体语义情况。【结论】包含主流特征观点对数量越多的评论,其可信度则越大。

关键词：在线商品评论特征观点对可信度

基于在线评论主流特征观点对的商家信誉维度构建及评价

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长江大学学报（自然科学版） 2019年第12期16卷 131-138页

作者：钱寅亮王忠群吴东胜蒋胜陈云霞安徽工程大学计算机与信息学院

商家信誉维度是评价商家信誉的基础,但虚假评论信息严重干扰了用户关心的商品特征指标.提出了一种基于主流特征观点对的可信商家信誉信息特征维度的构建方法:首先基于依存句法关系进行主流特征观点对提取,其次对主流特征观点对进行聚类... 详细信息

商家信誉维度是评价商家信誉的基础,但虚假评论信息严重干扰了用户关心的商品特征指标.提出了一种基于主流特征观点对的可信商家信誉信息特征维度的构建方法:首先基于依存句法关系进行主流特征观点对提取,其次对主流特征观点对进行聚类分析.以电子商务平台手机评论为例,构建商家的信誉维度体系并对其进行评价,证明了方法的可行性与有效性.设定不同阈值,针对不同数量的评论所提取的主流特征观点对数目不同,其稳定性也存在一定的差异;基于主流特征观点对构建的商家信誉维度能够较为准确地反映出用户关心的商品指标,并在一定程度上消除虚假评论带来的影响.

关键词：在线评论特征观点对信誉维度商品特征

基于领域本体对生鲜产品评论的“特征观点对”识别

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福建电脑 2018年第11期34卷 94-95,100页

作者：包志强周亦鹏北京工商大学计算机与信息工程学院北京100048

随着电子商务发展,在线产品评论剧增,其影响作用越来越大。生鲜产品由于其产品的独特性,消费者仅从商家和平台提供的信息已经无法满足,针对该问题,本文提出基于领域本体建立评论挖掘模型来对生鲜产品评论中"特征观点对"进行识别。实验... 详细信息

随着电子商务发展,在线产品评论剧增,其影响作用越来越大。生鲜产品由于其产品的独特性,消费者仅从商家和平台提供的信息已经无法满足,针对该问题,本文提出基于领域本体建立评论挖掘模型来对生鲜产品评论中"特征观点对"进行识别。实验结果表明,本文提出的方法与其他基于统计的方法以及基于语义的方法相比,在性能上有明显提高,对克服口语化严重和语法不规范等问题具有良好的效果。同时,通过特征对的形式将非结构化文本转化为简洁,易理解的结构化文本。

关键词：生鲜在线评论领域本体特征观点对

中文在线产品评论中“特征-观点对”的挖掘方法

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中国集体经济 2019年第12期 56-58页

作者：尹裴上海理工大学管理学院

文章主要针对中文在线产品评论进行研究,识别与抽取其中的基本评价单元——"特征、观点对"(Feature-Opinion Pair,FOP),提出基于语义词典的特征观点对提取方法。先通过分词与词性标注产生实词序列,并保留其中特定的名词、动词、形容词... 详细信息

文章主要针对中文在线产品评论进行研究,识别与抽取其中的基本评价单元——"特征、观点对"(Feature-Opinion Pair,FOP),提出基于语义词典的特征观点对提取方法。先通过分词与词性标注产生实词序列,并保留其中特定的名词、动词、形容词与副词生成产品特征与观点词序列,再通过进一步的精炼与映射成为评论特征与观点词序列,最后运用匹配与抽取算法自动生成特征观点对。实验结果表明,本方法的查全率约为87.62%,查准率约为79.44%,其性能与基线方法相比,有明显地提高。

关键词：在线产品评论产品特征特征观点对语义

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基于改进图卷积神经网络的评论有用性识别

数据分析与知识发现 2022年第11期6卷 38-51页

作者：李雪梅蒋建洪桂林电子科技大学商学院桂林541000

【目的】充分建模评论中的特征观点语义偏差,提升评论有用性识别的性能。【方法】构建一种融合组块分析和特征隶属关系的FFGCN模型进行评论有用性识别。通过组块分析获得特征和观点词块作为图上节点,同时借助多粒度特征词库融入特征词... 详细信息

【目的】充分建模评论中的特征观点语义偏差,提升评论有用性识别的性能。【方法】构建一种融合组块分析和特征隶属关系的FFGCN模型进行评论有用性识别。通过组块分析获得特征和观点词块作为图上节点,同时借助多粒度特征词库融入特征词间隶属关系构图,经过图上卷积进行评论二分类。【结果】FFGCN模型在两个数据集上的识别准确率分别为93.4%和93.9%,比基线模型最优结果分别提升0.9和1.0个百分点。【局限】选取手机评论数据进行实验,未将模型拓展到其他产品类型验证其识别性能。【结论】所提模型能够有效对评论文本进行建模,大大提高评论有用性识别的性能。

关键词：评论有用性组块分析特征观点对图卷积网络

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基于超网络和在线评论的产品竞争力分析

情报理论与实践 2022年第4期45卷 113-119页

作者：王忠群王族钱寅亮陈云霞安徽工程大学计算机与信息学院安徽芜湖241000

[目的/意义]探究在线评论中用户的产品特征观点的变化,以分析产品的竞争力。[方法/过程]运用超网络建模在线评论中特征观点对及其演变关系,识别最受用户关注的产品特征及其情感倾向和演化,实现产品竞争力的分析。[结果/结论]通过对不同... 详细信息

[目的/意义]探究在线评论中用户的产品特征观点的变化,以分析产品的竞争力。[方法/过程]运用超网络建模在线评论中特征观点对及其演变关系,识别最受用户关注的产品特征及其情感倾向和演化,实现产品竞争力的分析。[结果/结论]通过对不同品牌产品进行实例验证,该模型能够识别用户关注的特征观点对及其情感倾向,发掘产品的竞争优势与不足,为企业改进产品、建立品牌口碑提供决策支持。

关键词：在线评论情感演化情感分析超网络产品特征特征观点对产品竞争力

基于改进图卷积神经网络的评论有用性识别研究

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基于改进图卷积神经网络的评论有用性识别研究

作者：李雪梅桂林电子科技大学

学位级别：硕士

互联网的快速发展带动了电子商务的兴起,人们已经逐渐接受并习惯于网络购物。据CNNIC发布的第51次《中国互联网络发展状况统计报告》:我国网络购物用户规模已达8.45亿,占网民整体的79.2%。作为电商平台用户生成内容的主要载体,在线评论... 详细信息

互联网的快速发展带动了电子商务的兴起,人们已经逐渐接受并习惯于网络购物。据CNNIC发布的第51次《中国互联网络发展状况统计报告》:我国网络购物用户规模已达8.45亿,占网民整体的79.2%。作为电商平台用户生成内容的主要载体,在线评论信息对消费者网购决策、商家改进产品服务以及平台系统建设起着至关重要的作用。但是,评论信息发布的低门槛使其数量呈指数级增长,且海量的评论信息中掺杂着大量对平台用户决策无参考意义的无用评论,如何从质量参差不齐的海量评论中高效帮助用户过滤掉无参考价值的无用评论成为近年来的研究热点。作为评论有用性的关键影响因素,评论文本信息的挖掘愈发受到学者的重视,且消费者和商家所需参考的商品优劣信息和用户反馈主要以评论文本中的“特征观点语义”信息来得以表达。然而,现有从文本出发的相关研究大都局限于融入特征观点统计特性进行评论有用性识别,故本研究依托文本图卷积技术并针对性改进提出FFGCN模型,以充分建模评论文本中的特征观点语义偏差进行评论有用性识别,填补这一研究空白。本研究的创新之处主要在于:(1)有效解决评论短文本语义模糊和数据稀疏的问题。首先考虑到直接分词后特征观点词汇的二义性,基于分词结果和依存分析设计特征和观点组块提取规则,以词块作为图上词汇节点,使商品特征和观点节点的语义表达更加清晰具体,同时改进信息传递连边权重量化方式,使得通过图卷积得到的评论文档节点表示更加准确;此外,在文本图中融入特征词汇间的多层隶属关系构建连边规则,缓解评论短文本数据稀疏的问题。(2)提出了SITextRank算法。在词汇与文档节点连边紧密程度量化上,考虑不同词汇对评论有用与否的贡献程度不同,基于STextRank融入词汇对类别的信息增益,获取词汇相对数据集的权重;此外,引入评论时间权重,得到词汇相对于不同评论的连边权重,作为评论文档—词汇节点连边权重。(3)完善了评论有用性的量化问题。考虑用户行为动机的影响,通过回复数和文本情感极性对评论点赞数作修正,构建评论有用性量化指标。本研究分别从京东抓取了Redmi note9和Iphone13两款型号的手机评论数据,对FFGCN模型的评论有用性识别效果进行了实验验证。实验结果表明,本研究所提出的FFGCN模型在两个数据集上的识别准确率分别为93.4%和93.9%,比基线模型最优结果分别提升了0.9和1.0个百分点。此外,针对组块分析和SITextRank模块的消融实验也验证了两部分的合理性,其中“组块+TF-IDF”结果优于“无组块+SITextRank”也进一步验证了以词块精细化特征观点词汇节点对评论有用性识别的重要性。

关键词：评论有用性组块分析特征观点对图卷积网络