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傳統(tǒng)情感模型在分析商品評論中的用戶情感時(shí)面臨兩個(gè)主要問題：1）缺乏針對產(chǎn)品屬性的細(xì)粒度情感分析；2）自動(dòng)提取的產(chǎn)品屬性其數(shù)量須提前確定。針對上述問題，提出了一種細(xì)粒度的面向產(chǎn)品屬性的用戶情感模型（USM）。首先，利用分層狄利克雷過程（HDP）將名詞實(shí)體聚類形成產(chǎn)品屬性并自動(dòng)獲取其數(shù)量；然后，結(jié)合產(chǎn)品屬性中名詞實(shí)體的權(quán)重和評價(jià)短語以及情感詞典作為先驗(yàn)，利用潛在狄利克雷分布（ LDA）對產(chǎn)品屬性進(jìn)行情感分類。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該模型具有較高的情感分類準(zhǔn)確率，情感分類平均準(zhǔn)確率達(dá)87%。該模型與傳統(tǒng)的情感模型相比在抽取產(chǎn)品屬性和評價(jià)短語的情感分類上具有較高的準(zhǔn)確率。
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