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基于层次结构和共现关系的在线评论主题图谱构建方法研究

2021-9-18 11:44| 发布者: Fuller| 查看: 572| 评论: 0

摘要: 产品在线评论中既包含用户对产品的整体体验评估,又包含对产品的特定属性评估,通常超负荷、碎片化且价值密度低。今天介绍的这篇范文,旨在提出一种在线评论的主题图谱构建方法,试图将在线评论进行更有效的信息组织 ...

产品在线评论中既包含用户对产品的整体体验评估,又包含对产品的特定属性评估,通常超负荷、碎片化且价值密度低。今天介绍的这篇范文,旨在提出一种在线评论的主题图谱构建方法,试图将在线评论进行更有效的信息组织。该研究作者提出了一种基于依存句法分析的在线评论主题图谱构建方法,描述评论中主题之间的层次结构以及情感强度,结合文献计量中关键词对的共现关系分析主题节点亲疏关系,同时利用真实的体验型产品评论验证方法的可行性,以期利用主题图谱对在线评论信息进行有效组织,有助于消费者、企业、平台等多方用户掌握产品各方面特征,提升在线评论信息的使用价值。

1,范文信息介绍

题目: 基于层次结构和共现关系的在线评论主题图谱构建方法研究

作者: 祝琳琳,李贺,汤中彬

网络首发日期: 2021-08-11

来源: 

祝琳琳,李贺,汤中彬.基于层次结构和共现关系的在线评论主题图谱构建方法研究.情报理论与实践.

https://kns.cnki.net/kcms/detail/11.1762.G3.20210811.1306.006.html

摘要

[目的/意义]

产品在线评论中既包含用户对产品的整体体验评估,又包含对产品的特定属性评估,通常超负荷、碎片化且价值密度低。文章旨在提出一种在线评论的主题图谱构建方法,试图将在线评论进行更有效的信息组织。

[方法/过程]

文章首先设计模式层三元组,然后提出数据层实例化的方法,该方法主要是结合线索利用理论明确主题结构,基于依存句法分析等自然语言处理技术抽取主题词、计算主题情感强度并发现主题的共现关系,而后利用统计分析方法计算主题共现的权重。将该方法应用于实际的在线评论中进行主题图谱的构建实验,最后将生成的主题图谱存储于图数据库中。

[结果/结论]

构建的主题图谱清晰展现主题之间的层次关系和共现关系以及主题的情感强度,具有可行性与有效性,可以为主题图谱在在线评论信息组织方面的研究提供新的思路,有助于消费者、企业和平台利用在线评论信息资源从微观的主题描述关系和宏观的情感表达上全面掌握产品及其相关情况,提升在线评论信息的商业价值。

2,主要研究步骤,研究工具和相关知识点

2.1 本研究在线评论主题图谱构建实验的主要步骤

1. 数据采集与预处理,爬虫抓取京东某品牌某款式运动鞋的评论文本。

2. 主题节点抽取

3. 共现关系和权重值结果

4. 在线评论主题图谱生成,使用Neo4j 图数据库用于存储在线评论主题图谱

2.2 收集产品在线评论使用什么工具?

在之前的一篇文章《分析电商评论发现消费者话题-数据采集篇》中,我们和大家分享了怎样使用gooseeker的快捷采集,收集电商产品的在线评论信息(实际抓取了京东,天猫,苏宁这3家的自营iphone12的用户评论),为进一步的数据挖掘分析实践做准备。

以速卖通为例,gooseeker快捷采集有好几个快捷采集工具可以直接使用:

1. 速卖通商品评论

2. 速卖通商品搜索列表

3. 速卖通商品问答数据采集

4. 速卖通商品详情_图片下载

5. 速卖通商品详情

这些快捷采集可以配合使用,添加网址启动采集即可,完成后打包下载excel数据表。

同时资讯版块也会不定期发布一些电商评论采集和分析相关的文章:

1. 分析电商评论发现消费者话题-分词和情感分析篇

2. 分析电商评论发现消费者话题-数据采集篇

3. 分析电商评论发现消费者话题-LDA主题分析篇(Jupyter Notebook)

4. 分析电商评论发现消费者话题-生成走势图(Jupyter Notebook)


鲜花

握手

雷人

路过

鸡蛋

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