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http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/56434
標題: | 用機器學習建造與上下文相關的情緒字典 Learning to Construct a Context-Aware Sentiment Lexicon |
作者: | Yu-Sheng Yeh 葉育昇 |
指導教授: | 鄭卜壬 |
關鍵字: | 情緒分析,情緒字典,自然語言處理,前後文相關,機器學習,梯度下降法,支援向量機, Sentiment Analysis,Sentiment Lexicon,Natural Language Processing,Context-aware,Machine Learning,Gradient Descent,Support Vector Machine, |
出版年 : | 2014 |
學位: | 碩士 |
摘要: | 網路上的評論文章一直影響著我們的購買決策,但隨著影響程度的日益增強,針對評論文章進行情緒分析(Sentiment)的相關研究也如雨後春筍般地快速地增加。之前以情緒字典為基礎進行文章意見分析的方法大多都忽略了一個事實,那就是每一個字的正反面意見極性其實會隨著上下文的意思而改變。因此,本論文的研究目的係希望由已知意見極性的訓練文章當中,能夠自動建立一個與上下文相關的情緒字典,而當中就算是同一個字也隨著上下文的不同,而表現出相異的意見極性。實驗進行在以三個不同領域的評論文章,實驗結果顯示本篇論文所提出來的方法確實能提升意見分析的效能。 As the influence of online reviews on buying decisions has grown, research interests on mining opinions for determining the polarity of a document have increased. Previous lexicon-based methods of sentiment analysis pay less attention to the fact that the context may change word polarity. Given the sentiment information of documents in the training data, the goal of this study is to learn different polarity scores for the same word with various contexts. The experiments have been conducted on the real data sets in three domains. The results of the experiments demonstrate the feasibility of the proposed method. |
URI: | http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/56434 |
全文授權: | 有償授權 |
顯示於系所單位: | 資訊工程學系 |
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