عقیده کاوی در نقد کالا با استفاده از شبکه واژگان احساسی
Publish place: 2nd National Conference on Indurtrial Engineering & Systems
Publish Year: 1392
Type: Conference paper
Language: Persian
View: 3,538
This Paper With 7 Page And PDF Format Ready To Download
- Certificate
- I'm the author of the paper
این Paper در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
Export:
Document National Code:
NIESC02_082
Index date: 17 May 2014
عقیده کاوی در نقد کالا با استفاده از شبکه واژگان احساسی abstract
امروزه با گسترش شبکه جهانی وب، افراد برای خرید کالاهای مورد نیاز خود و یا آگاهی از موضوعات مختلف به وب مراجعه مینمایند.تعداد زیادی از بلاگها و شبکههای اجتماعی وجود دارند که کاربران نظرات خود را در مورد موضوعات مختلف در آنها درج نمودهاند. درنتیجه حجم زیادی از اطلاعات به صورت غیر ساخت یافته وجود دارد که استخراج اطلاعات دلخواه از آنها کار دشواری است. عقیده کاویفرآیند تحلیل نظرات، عقاید و احساسات کاربران است که از نقدها و نظراتی که در مورد یک موضوع خاص نوشتهاند استخراج میشود. در این مقاله، یک سیستم عقیده کاوی که از تکنیکهای پردازش زبان طبیعی و شبکه واژگان احساسی برای عقیدهکاوی در مجموعهای از نقدهای کالا استفاده مینماید، بررسی شده است. در این سیستم ابتدا در مرحله پیش پردازش دادهها با جداسازی کلمات و جملات،برچسبگذاری اجزای سخن و ریشهیابی کلمات، اطلاعات مورد نیاز از نقدها استخراج میشود. در مرحله بعد با استخراج ویژگیهای کالا از نقدها، آن دسته از ویژگیها که از نظر کاربران اهمیت بیشتری دارند مشخص میشوند. ویژگیهای به دست آمده با دقت بالایی مشابه با ویژگیهای واقعی کالا میباشند. سپس طبقه بندی احساسی مجموعه داده بر اساس بار احساسی واژگان موجود در متن صورت میپذیرد
عقیده کاوی در نقد کالا با استفاده از شبکه واژگان احساسی Keywords:
عقیده کاوی در نقد کالا با استفاده از شبکه واژگان احساسی authors
سمیه برهانی زرندی
بخش مهندسی کامپیوتر،دانشگاه شهید باهنر،کرمان؛
علی اکبر نیک نفس
بخش مهندسی کامپیوتر،دانشگاه شهید باهنر،کرمان؛
مجید محمدی
بخش مهندسی کامپیوتر،دانشگاه شهید باهنر،کرمان؛
مراجع و منابع این Paper:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود Paper لینک شده اند :