20、亚马逊产品评论情感分析

亚马逊产品评论情感分析

1. 相关方法与框架概述

在产品评论情感分析领域，有多种方法和框架被提出。例如，Aziz 和 Starkey 提出了上下文分析（CA）方法，用于预测机器学习模型的性能，并在新数据集上模型性能下降时发出预警。该方法的步骤如下：
1. 从语料库收集数据。
2. 进行预处理，包括分词、去除停用词，以及使用词干提取和词形还原进行归一化。
3. 使用无标签数据构建层次知识树（HKT）。
4. 定义阈值并分支处理 HKT 某一层创建的节点中的剩余单词。
5. 对评论进行分类。

Saito 和 Klyuev 讨论了一种针对电子设备类别在句子级别、手机配件类别在评论级别对期刊进行排名和分类评论的框架。该框架的步骤包括：
1. 使用 Raku - review 软件收集数据。
2. 进行预处理。
3. 提取统计信息。
4. 进行分类和推荐。

还有基于特征的动态情感分析系统，用于在线产品评论的总结。其步骤为：
1. 使用 PostgreSQL 数据库提取评论。
2. 进行文本格式化，包括模糊匹配和同义词的领域分组。
3. 进行特征提取，包括词性标注、关联挖掘和概率方法。
4. 进行观点提取，包括单词提取、观点极性识别、特征 - 观点对形成、否定词识别和特征观点对极性的最终检测。
5. 进行基于功能的合成。
6. 根据各自的功能将其放置在集群中。

2. PCSA 系统设计与架构

2.1 系统概述

提出的产品评论总结器和分析器（PCSA）系统是一个通用、健壮且快速的