一种基于无监督的长短影评细粒度观点挖掘方法
基本信息
| 申请号 | CN202110904457.5 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN113641788A | 公开（公告）日 | 2021-11-12 |
| 申请公布号 | CN113641788A | 申请公布日 | 2021-11-12 |
| 分类号 | G06F16/33（2019.01）I;G06F16/35（2019.01）I;G06F16/951（2019.01）I;G06F40/194（2020.01）I;G06F40/242（2020.01）I;G06F40/289（2020.01）I;G06F40/30（2020.01）I;G06K9/62（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 秦涛;刘炉林;刘博豪;李悦;史镇光;靳国庆 | 申请（专利权）人 | 人民网股份有限公司 |
| 代理机构 | 西安智大知识产权代理事务所 | 代理人 | 段俊涛 |
| 地址 | 100035北京市西城区新街口外大街28号B座234号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明公开了一种基于无监督的长短影评细粒度观点挖掘方法，其特征在于：1）从社交平台和电影平台进行多维度的影评文本信息获取；2）基于开源中文情感词典，采用SO‑PMI词典扩展方法构建影评情感词典；3）采用基于关联规则方法和word2vec挖掘全局评价对象和个性化评价对象，再通过K‑means形成完整短影评评价对象；4）采用MG‑LDA结合word2vec发现长影评的主题分布以及词分布，构建长影评评价对象；5）对评价对象进行情感分析并形成影评观点摘要。本发明所公开无监督长短影评细粒度观点挖掘方法，较现有的影评挖掘方法相比，可以获取更丰富的影评文本数据，充分挖掘影评文本信息，针对影评长短采用不同的模型获取评价对象，使得本发明的观点挖掘和情感分析效果更佳。 |
