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一种针对餐馆评论的文本倾向性分析算法

张冠元  林健  
【摘要】:本文提出了一种基于语义的餐馆评论文本倾向性分析算法。该算法抽取评论文本中与菜品、环境、价格相关的词汇,分析词汇间的修饰关系,得到文本与被评论对象的相关度;通过对情感倾向性词汇的情感强烈程度判定,为特定倾向建立权重指标。采用特例词库来处理中文中相同形容词在不同语境下褒贬不同的情况。此外提出了偏重程度、评论纯度、情感强度等新的衡量指标,增加了算法的实用价值。依据此算法构建了一个实验系统,基于ICTCLAS进行分词,使用知网和同义词词林提供的已标注词性和褒贬的词库。对从大众点评网上随机抓取的3000余条评论文字的分析表明,对于大多数评论,本算法得到的结果与人工标注结果的褒贬一致,得分分布曲线基本一致,无关评论也被有效地过滤。

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