基于特征变换的跨领域产品评论倾向性分析

摘要：

传统的情感倾向性分析方法主要针对同一领域的文本，对于不同领域的文本，传统方法效果较差。为解决该问题，提出一种基于特征变换的跨领域产品评论倾向性分析方法。通过领域独立词建立源领域和目标领域的领域依赖词之间的关联，将源领域的领域知识迁移到目标领域中，以解决数据分布不同造成的分类器效果下降的问题。使用产品评论文本作为语料进行实验，结果表明，在所有语料上基于支持向量机和逻辑回归方法的平均精度分别为76.61%和76.81%，均高于Baseline算法的平均结果。

关键词：特征变换、倾向性分析、产品评论、源领域、目标领域、领域独立词、领域依赖词

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61202254；中国博士后科学基金资助项目2013M530918；中央高校自主科研基金资助项目DC120101081, DC120101084；辽宁省教育厅科学研究基金资助一般项目L2012478

在线出版日期：2013-12-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：167-171