一种基于主题的网络用户评论的推荐度评分方法

摘要

本发明公开了一种基于主题的网络用户评论的推荐度评分方法，其步骤是：1)获取网络中同一主题下的用户评论，以句子为单位组织这些评论；2)基于句子中的情感词，对句子完成情感评分；3)以句子和对应的情感评分作为输入，按用户单位，训练隐马尔可夫SVM模型；4)针对待评分的目标评论，采用模型每一个句子评分；5)针对待评分的目标评论，采用步骤2)对每一个句子评分；6)采用加权平均法，综合两个方面的评分，获得目标评论的推荐度评分。本方法采用无监督方式，应用公开的情感词库，无需人工评价，计算成本简单；适用于网络评论快速更新的情形；能够挖掘主题特征，充分考虑其他用户评论的情感倾向，及主题对目标用户评论的影响，提高评分的准确性和及时性。

主权项

一种基于主题的网络用户评论的推荐度评分方法，其特征在于包含以下步骤：1) 获取网络中同一主题下的用户评论，以句子为单位组织这些评论；给定主题T，T = {R₁, R₂, ...}表示主题T下的所有用户评论；获取这些评论后，对其中的一个评论R，将其分割为句子集合，即：R = {S₁, S₂, … }，其中S代表一个句子；2）基于句子中的情感词，对每一个句子完成情感评分；3) 以句子和对应的情感评分作为输入，按用户单位，训练隐马尔可夫SVM模型(Hmm‑SVM)；4) 针对待评分的目标评论，采用Hmm‑SVM模型为评论中的每一个句子评分；5) 针对待评分的目标评论，采用步骤2)方法对每一个句子评分；6) 采用加权平均法，综合步骤4）及步骤5）两个方面的评分，获得目标评论的推荐度评分。