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第1章 观点挖掘1

1.1 从数据挖掘到观点挖掘1

1.2 观点挖掘的含义及应用2

1.3 观点挖掘研究4

1.3.1 观点挖掘的不同级别4

1.3.2 情感词典及相关问题5

1.3.3 自然语言处理问题6

1.4 垃圾观点检测6

第2章 观点挖掘目标8

2.1 实体与观点8

2.2 观点挖掘的目标10

2.3 观点文摘13

2.3.1 方面级观点文摘的特点13

2.3.2 方面级观点文摘的改进15

2.3.3 方面级对比观点文摘18

2.3.4 传统短文本文摘18

第3章 方面级观点挖掘方法20

3.1 方面抽取20

3.1.1 基于频率的方法20

3.1.2 基于关系的方法21

3.1.3 混合方法23

3.1.4 监督学习方法24

3.1.5 主题模型方法26

3.2 方面分类29

3.3 方面情感分类31

第4章 基于CRF的方面级观点挖掘34

4.1 挖掘方法34

4.1.1 准备符号标记与训练集34

4.1.2 定义学习函数36

4.1.3 训练CRF模型36

4.1.4 CRF模型的使用37

4.2 实验38

4.2.1 数据集38

4.2.2 性能评估方法38

4.2.3 用CRF挖掘中文评论的实验结果39

4.2.4 差异显著性检验40

4.2.5 CRF方法与其他方法挖掘中文评论的比较42

第5章 主题模型的设计决策44

5.1 主题因素44

5.1.1 全局主题与局部主题44

5.1.2 主题与方面的映射45

5.1.3 基于约束的方面分类45

5.1.4 基于需求的方面分类45

5.2 情感因素46

5.2.1 情感层46

5.2.2 情感之间的依赖47

5.2.3 情感与方面的分离47

5.2.4 情感先验信息48

5.3 相关因素的实现技术48

5.3.1 主题因素的实现48

5.3.2 情感因素的实现52

5.4 相关因素的选取策略55

第6章 基于TMDP的方面级观点挖掘58

6.1 TMDP模型58

6.1.1 模型参数的物理含义58

6.1.2 模型表示59

6.1.3 模型生成过程GP-TMDP61

6.1.4 参数τ的设置62

6.2 模型参数估计62

6.2.1 基于collapsed吉布斯抽样的主题参数估计算法Gibbs-TE62

6.2.2 基于情感预测的主题-方面映射算法TAMSP65

6.2.3 基于collapsed吉布斯抽样的方面-情感分离参数估计算法Gibbs-ASS66

6.3 实验结果及分析67

6.3.1 数据集67

6.3.2 主题与方面对应关系的定性分析68

6.3.3 主题与方面对应关系的定量分析70

6.3.4 局部主题对方面识别的贡献72

6.3.5 观点词识别的性能分析74

6.3.6 观点词…和方面词之间关联的评估76

6.3.7 特征选择对方面与情感分离的影响77

6.3.8 标签数据尺寸对方面与情感分离的影响78

6.3.9 不同领域数据集对方面与情感分离的影响79

第7章 基于TMPP的方面级观点挖掘81

7.1 TMPP模型81

7.1.1 基于短语级参数学习的主题模型演化81

7.1.2 基于短语级参数学习的主题模型中的参数83

7.1.3 模型生成过程85

7.2 模型参数估计85

7.2.1 AR-PLSI模型参数估计85

7.2.2 AR-LDA模型的参数估计86

7.2.3 ARI模型的参数估计88

7.3 实验结果及分析90

7.3.1 数据集90

7.3.2 方面识别分析91

7.3.3 等级预测分析92

7.3.4 模型的适应性分析95

第8章 基于CRF的实体和方面的指代消解99

8.1 已有的指代消解方法99

8.2 针对观点挖掘环境提出的新特征100

8.2.1 观点极性一致性特征101

8.2.2 实体和方面与观点词的关系特征101

8.3 新特征的实验分析102

8.3.1 数据集与特征集102

8.3.2 基线方法103

8.3.3 新特征的实验结果分析104

8.4 基于CRF的指代消解105

8.4.1 约束化局部训练CLT105

8.4.2 基于CLT的指代消解106

8.4.3 基于CLT的指代消解实验验证109

8.4.4 CLT的优化110

8.4.5 基于CLT的指代消解方法与分类方法的比较114

第9章 用户满意度评价及产品属性绩效类型界定116

9.1 情感词相似性判定选择117

9.2 基于协同过滤推荐算法的用户对产品情感满意度排序118

9.2.1 用户情感满意度评价指标体系118

9.2.2 构建用户对产品的评分矩阵119

9.2.3 构建用户相似集120

9.2.4 求解用户情感满意度推荐排序分值及结论120

9.3 基于雷达图法的产品属性绩效类型界定121

9.3.1 产品绩效评价指标体系121

9.3.2 产品绩效评价指标的指标权重123

9.3.3 基于雷达图法的产品属性绩效类型的判据界定126

9.3.4 基于雷达图指标赋权值的分数值求法127

9.3.5 产品绩效特征类型界定雷达图129

9.4 基于灰色评估法的用户满意度评价129

9.4.1 用户满意度评测指标体系130

9.4.2 用户满意度的灰色评估模型131

9.4.3 用户满意度的灰色评价仿真运算133

9.4.4 软件实现的程序流程136

9.4.5 求解用户满意度评价因素用户等级结论值136

参考文献139