基于用戶回復內容觀點支持度的評論有用性計算
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標簽：情感分析(5222)
針對有監督評論有用性預測方法中的訓練數據集難以構造，以及無監督方法缺乏對情感信息支撐的問題，提出基于語義和情感信息構建一種無監督模型，用于對評論有用性進行預測，同時考慮了評論和評論下回復內容對觀點的支持度用來計算觀點的有用性得分，進而得到評論的有用性。同時，提出結合句法分析和改進潛在狄利克雷分配（ LDA）模型的評論摘要方法用于評論有用性預測模型中的觀點提取，基于句法分析結果構建must-link和cannot-link兩種約束條件指導主題模型學習，在保證召回率的同時提高模型準確率。該方法在實驗數據集上能取得70%左右的F1值和90%左右的排序準確率，且實例應用也表明該方法對結果具有較好的解釋性。
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