彭德焰++胡欣宇

摘 要：各大電商的產(chǎn)品留言體現(xiàn)了消費(fèi)者對(duì)商品的主觀情感，海量的評(píng)論信息要用人工來(lái)收集和處理是不可能完成的任務(wù)，因此需要利用專門(mén)的情感分析技術(shù)來(lái)幫助解決這些問(wèn)題，文中將屬性詞詞典，情感詞詞典以及程度詞詞典和否定詞詞典作為基礎(chǔ)，通過(guò)SVM分類(lèi)法對(duì)屬性詞和程度詞的搭配進(jìn)行識(shí)別，以此構(gòu)造一個(gè)產(chǎn)品評(píng)論文本分析系統(tǒng)，測(cè)試表明系統(tǒng)對(duì)產(chǎn)品評(píng)論的情感分析具有較高的準(zhǔn)確率。

關(guān)鍵詞：產(chǎn)品評(píng)論；SVM；搭配識(shí)別；情感分析

中圖分類(lèi)號(hào)：TP393 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：2095-1302（2016）11-00-04

0 引 言

隨著Web技術(shù)和電子商務(wù)的發(fā)展，越來(lái)越多的人在各大電商上對(duì)自己買(mǎi)過(guò)的產(chǎn)品發(fā)表評(píng)論，這些信息絕大部分代表著發(fā)布者的觀點(diǎn)或主觀情感。商家如果能夠得到用戶的這些反饋，將有助于商家的下一步生產(chǎn)和銷(xiāo)售決策。而其他準(zhǔn)備購(gòu)買(mǎi)該商品的顧客也可以根據(jù)這些反饋來(lái)更好地幫助自己決定該商品是否值得購(gòu)買(mǎi)。因此對(duì)這些情感信息進(jìn)行有效的自動(dòng)分析并構(gòu)建相應(yīng)系統(tǒng)成了當(dāng)今的熱門(mén)研究問(wèn)題之一。

產(chǎn)品評(píng)論的挖掘分析主要是基于句子級(jí)別的情感分析，其主要任務(wù)有識(shí)別并獲取產(chǎn)品的特征或?qū)傩?，定位用戶的主觀性評(píng)論，抽取評(píng)論搭配，判別用戶評(píng)論的褒貶[1]。本文構(gòu)造的系統(tǒng)以屬性詞詞典，情感詞詞典以及程度詞詞典和否定詞詞典為基礎(chǔ)，通過(guò)SVM分類(lèi)法對(duì)屬性詞和程度詞的搭配進(jìn)行識(shí)別，進(jìn)而分析評(píng)論的褒貶。

1 相關(guān)研究

Probst等[2]利用監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)抽取屬性詞—評(píng)論詞關(guān)系對(duì)。Yohan等[3]基于LDA模型提出SLDA模型。實(shí)驗(yàn)表明，該類(lèi)方法在抽取產(chǎn)品特征中有一定的效果。栗春亮等[4]利用百度百科和分詞后相鄰的詞語(yǔ)同現(xiàn)比例來(lái)識(shí)別專業(yè)領(lǐng)域內(nèi)的生詞，在中文產(chǎn)品評(píng)論語(yǔ)料中設(shè)計(jì)詞性組合模板來(lái)得到候選屬性詞集，然后利用一定的規(guī)則對(duì)其過(guò)濾。Qiu[5]等通過(guò)研究評(píng)價(jià)詞和評(píng)價(jià)對(duì)象間的關(guān)系模式，提出用一種雙向傳播算法進(jìn)行抽取。本文對(duì)產(chǎn)品屬性詞的抽取主要借鑒文獻(xiàn)[4]中提到的方法，得到1 500個(gè)屬性詞，作為屬性詞詞典。情感詞典的構(gòu)建方式主要有人工和基于詞典兩種。目前主要使用的詞典有董振東和董強(qiáng)編撰的HOWNET情感詞典和臺(tái)灣大學(xué)編撰的NTU情感詞典。Hassan等[6]使用馬爾科夫隨機(jī)游走模型計(jì)算詞語(yǔ)的情感權(quán)值。柳位平等[7]在中文詞語(yǔ)相似度計(jì)算方法的基礎(chǔ)上提出了一種中文情感詞語(yǔ)的情感權(quán)值計(jì)算方法，并以HOWNET情感詞語(yǔ)集為基準(zhǔn)，構(gòu)建了中文基礎(chǔ)情感詞典。陽(yáng)愛(ài)民等[8]選用若干個(gè)情感種子詞，利用搜索引擎返回共現(xiàn)數(shù)，通過(guò)改進(jìn)的PMI（Pointwise Mutual Information，PMI）算法計(jì)算情感詞的情感權(quán)值。李壽山等[9]借助機(jī)器翻譯系統(tǒng)，結(jié)合雙語(yǔ)言資源的約束信息，利用標(biāo)簽傳播算法（LP）計(jì)算詞語(yǔ)的情感信息。本文主要根據(jù)文獻(xiàn)[8]提出的方法，構(gòu)建一個(gè)在產(chǎn)品評(píng)論分析中使用的情感詞典，部分詞如圖1所示。程度詞和否定詞詞典使用王文華等[10]提出的相應(yīng)詞典。

詞集 極性 情感詞

P_set 正向 著名，好，積極，和諧，青春，成熟，善良，文明，出色，舒服，純真，得體，美麗，創(chuàng)造力，寬容，昌盛，感激，優(yōu)秀，美好，燦爛，誠(chéng)實(shí)，給力，帥呆，霸氣，淳樸，漂亮，美妙，輝煌

N_set 負(fù)向 罪惡，詛咒，暴殄天物，郁悶，傻逼，變態(tài)，慘不忍睹，痛苦，垃圾，失敗，委屈，毛病，扭曲，詭異，畸形，悲慘，崩潰，弱爆，狠毒，假冒，水貨，粗暴

對(duì)屬性詞和情感詞的搭配識(shí)別可以看成是一個(gè)分類(lèi)問(wèn)題，常用到的分類(lèi)算法包括樸素貝葉斯分類(lèi)器（Naive Bayesian Classifier）、基于支持向量機(jī)（Support Vector Machine，SVM）的分類(lèi)器、k-最近鄰法（k-Nearest Neighbor，kNN）、決策樹(shù)（decision tree）分類(lèi)法、最大熵模型（Maximum Entropy， ME）等，本文使用SVM作為搭配識(shí)別的分類(lèi)器，搭配規(guī)則使用文獻(xiàn)[10]中提到的8條規(guī)則。

2 情感分析系統(tǒng)的需求分析和設(shè)計(jì)目標(biāo)

2.1 需求分析

產(chǎn)品評(píng)論情感分析系統(tǒng)用來(lái)對(duì)電子商務(wù)網(wǎng)站上的產(chǎn)品評(píng)論進(jìn)行搜集分析。

（1）該系統(tǒng)首先對(duì)某個(gè)站點(diǎn)進(jìn)行頁(yè)面抓取、內(nèi)容提取，得到用戶對(duì)產(chǎn)品的大量評(píng)論信息；

（2）進(jìn)行分詞、關(guān)鍵信息抽?。?/p>

（3）對(duì)這些評(píng)論信息進(jìn)行分析，挖掘出用戶對(duì)產(chǎn)品各種屬性的情感傾向以及對(duì)整個(gè)產(chǎn)品乃至商家的褒貶傾向；

（4）將結(jié)果進(jìn)行展示，從而有效輔助希望購(gòu)買(mǎi)產(chǎn)品的用戶進(jìn)行合理的消費(fèi)判斷，同時(shí)也能夠幫助產(chǎn)品生產(chǎn)商做下一步生產(chǎn)和銷(xiāo)售決策。

根據(jù)這些需求，可以對(duì)本系統(tǒng)做出如下需求分析：

（1）能夠抓取產(chǎn)品評(píng)論頁(yè)面并能對(duì)頁(yè)面中的評(píng)論內(nèi)容進(jìn)行提取。

（2）能夠從評(píng)論文本中抽取情感信息。

（3）能夠有效搭配識(shí)別分類(lèi)。

（4）能夠準(zhǔn)確進(jìn)行屬性情感極性分析和文本情感的傾向判斷。

（5）預(yù)留開(kāi)發(fā)接口，能方便的對(duì)搭配識(shí)別分類(lèi)算法進(jìn)行更改。

（6）能夠?qū)⒔Y(jié)果以用戶易于理解的方式展示出來(lái)。

由此可以得出圖2所示的產(chǎn)品評(píng)論情感分析系統(tǒng)的工作流程。

2.2 設(shè)計(jì)目標(biāo)

通過(guò)需求分析，可以將系統(tǒng)功能劃分為網(wǎng)頁(yè)抓取及頁(yè)面內(nèi)容提取模塊、情感信息提取模塊、情感分析模塊。

（1）網(wǎng)頁(yè)抓取及頁(yè)面內(nèi)容提取模塊實(shí)現(xiàn)網(wǎng)頁(yè)抓取及頁(yè)面文本提取的功能。

（2）情感信息提取模塊負(fù)責(zé)從抓取到的頁(yè)面或者用戶自定義的文本中抽取出關(guān)鍵情感信息。

（3）情感分析模塊對(duì)情感信息提取模塊抽取出的關(guān)鍵情感信息進(jìn)行情感分析，得出結(jié)論。

對(duì)中間信息以及最后的結(jié)論信息進(jìn)行存儲(chǔ)，并通過(guò)用戶容易理解的方式進(jìn)行結(jié)果展示。一個(gè)優(yōu)秀的軟件系統(tǒng)首先要實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)需要的各個(gè)功能模塊，其次要達(dá)到系統(tǒng)的性能指標(biāo)，最后還要為用戶提供高可靠性的服務(wù)。所以，系統(tǒng)設(shè)計(jì)時(shí)應(yīng)當(dāng)考慮到如下幾個(gè)方面：

（1）功能性。本系統(tǒng)該實(shí)現(xiàn)需求分析中提出的各項(xiàng)功能。

（2）有效性。能夠?qū)Ξa(chǎn)品評(píng)論進(jìn)行有效的情感分析。由于使用現(xiàn)有語(yǔ)料進(jìn)行的封閉性測(cè)試比直接采集互聯(lián)網(wǎng)信息所得的結(jié)果低一些，因此系統(tǒng)對(duì)產(chǎn)品評(píng)論文本進(jìn)行情感分析后的準(zhǔn)確率要比算法設(shè)計(jì)過(guò)程中的測(cè)試結(jié)果高。

（3）易用性。系統(tǒng)應(yīng)該操作方便，使用簡(jiǎn)單，展示的結(jié)果容易理解。

（4）可維護(hù)性。系統(tǒng)應(yīng)該能夠方便的對(duì)內(nèi)置情感分析算法進(jìn)行替換、維護(hù)，以便將來(lái)對(duì)算法進(jìn)行改進(jìn)。

（5）健壯性。系統(tǒng)應(yīng)該運(yùn)行穩(wěn)定，出現(xiàn)意外后退出能重新啟動(dòng)。

3 情感分析系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

根據(jù)上節(jié)對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行的需求分析和目標(biāo)設(shè)計(jì)，本節(jié)對(duì)整個(gè)系統(tǒng)的功能進(jìn)行了劃分，得出了圖3所示的系統(tǒng)功能模塊圖。

圖3將產(chǎn)品評(píng)論情感分析系統(tǒng)劃分成評(píng)論信息獲取模塊、信息預(yù)處理模塊、情感分析模塊。

3.1 頁(yè)面抓取

頁(yè)面抓取模塊主要用一個(gè)網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)來(lái)完成。使用Apache的HTTP客戶端開(kāi)源項(xiàng)目HttpClient，HttpClient提供HTTP的訪問(wèn)主要通過(guò)GetMethod類(lèi)和PostMethod類(lèi)來(lái)實(shí)現(xiàn)，它們分別對(duì)應(yīng)HTTPGet請(qǐng)求與HttpPost請(qǐng)求。具體抓取操作流程如圖4所示。

3.2 頁(yè)面內(nèi)容提取

頁(yè)面內(nèi)容提取的方法很多，有基于統(tǒng)計(jì)的、基于規(guī)則的、機(jī)器學(xué)習(xí)的，還有基于DOM樹(shù)的。基于DOM樹(shù)的方法將頁(yè)面中的內(nèi)容和結(jié)果看成是一棵樹(shù)。Java有一個(gè)非常實(shí)用的開(kāi)源工具包HtmlParser，主要靠Node、AbstractNode和Tag等數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)來(lái)構(gòu)造HTML的樹(shù)形結(jié)構(gòu)，包括RemarkNode和TextNode。單個(gè)頁(yè)面內(nèi)容提取的流程圖如圖5所示。

在不同的網(wǎng)站中，頁(yè)面內(nèi)容的HTML標(biāo)簽不同，因此需要對(duì)不同網(wǎng)站設(shè)計(jì)不同的提取模板。在這里用正則表達(dá)式來(lái)區(qū)分不同的網(wǎng)站，首先將同一個(gè)頁(yè)面提取模板的一組URL構(gòu)造成一個(gè)或多個(gè)正則表達(dá)式，然后判斷網(wǎng)頁(yè)的URL與正則表達(dá)式是否匹配，進(jìn)而選擇頁(yè)面提取模板。

3.3 分詞模塊

中科院計(jì)算所開(kāi)發(fā)的ICTCLAS（Institute of Computing Technology，Chinese Lexical Analysis System）分詞系統(tǒng)是目前世界上較好的中文分詞系統(tǒng)，本文使用其Java版本ICTCLAS4J。使用MyLexicon類(lèi)描述分詞模塊，該模塊的成員如圖6所示。

addDictionary（fileName）方法使用ICTCLAS4J提供的ICTCLAS50類(lèi)的ICTCLAS_ImportUserDictFile（usrdirb， n）方法，該方法返回導(dǎo)入用戶詞語(yǔ)個(gè)數(shù)，第一個(gè)參數(shù)為用戶字典路徑，第二個(gè)參數(shù)為用戶字典的編碼類(lèi)型。textProcess（str）方法使用ICTCLAS50類(lèi)的ICTCLAS_ParagraphProcess（）方法分詞。對(duì)得到的字符串按照空格分開(kāi)，讀取存放屬性詞典和情感詞典的資源文件，對(duì)分割好的的每一個(gè)詞與資源文件中的詞語(yǔ)進(jìn)行對(duì)比，提取出屬性詞和情感詞，構(gòu)成屬性詞集attrset和情感詞集sentset。

3.4 分析預(yù)處理

分析預(yù)處理模塊工作過(guò)程如下：

（1）在分詞的基礎(chǔ)上形成屬性詞集合和情感詞集合；

（2）將兩個(gè)集合作笛卡爾乘積得到形如<屬性詞，情感詞，情感權(quán)值>若干三元組；

（3）根據(jù)8條搭配分析規(guī)則，形成原始模板；

（4）得到帶有原始模板的擴(kuò)展三元組。

用Preprocess類(lèi)來(lái)描述分析預(yù)處理模塊，該模塊的成員如圖7所示。

屬性詞集合、情感詞集合、三元組、原始模板都用數(shù)組來(lái)描述，getTriple（）、getPattern（）為私有方法，該類(lèi)只對(duì)外提供getNewtriple（）方法。

3.5 搭配識(shí)別模塊

這里使用林智仁等開(kāi)發(fā)的libsvm軟件包，在系統(tǒng)中，將該子模塊封裝成Classifier類(lèi)，主要提供模型的訓(xùn)練和對(duì)新文本進(jìn)行搭配識(shí)別的分類(lèi)功能。該類(lèi)的成員如圖8所示。

libsvm的數(shù)據(jù)格式為：<類(lèi)別標(biāo)簽> <索引序號(hào) 1>： <索引序號(hào) 2>：……

使用SVM分類(lèi)器對(duì)文本進(jìn)行分類(lèi)，若返回值為1表示搭配，則將newtriple保存，用于下一步的情感分析判斷；若返回值為-1則表示不搭配。precise（datapath， percent）函數(shù)用來(lái)對(duì)算法的準(zhǔn)確度進(jìn)行測(cè)試，包含datapath和percent兩個(gè)參數(shù)。datapath表示訓(xùn)練數(shù)據(jù)所在路徑，percent表示訓(xùn)練數(shù)據(jù)占總數(shù)據(jù)的比例，默認(rèn)的percent取0.5，即隨機(jī)取一半的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練，另一半數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)試。返回值為分類(lèi)的準(zhǔn)確率。

3.6 情感分析判斷

根據(jù)節(jié)文本情感傾向判斷過(guò)程進(jìn)行的描述，得到圖9所示的情感分析判斷流程。

用Analysis類(lèi)來(lái)描述情感分析判斷模塊。該類(lèi)的成員如圖10所示。

judge（）方法用以判斷sentiment的值，大于0為正向情感，小于0為負(fù)向情感。

4 結(jié) 語(yǔ)

整個(gè)系統(tǒng)操作界面由評(píng)論提取部分、輸入（導(dǎo)入）評(píng)論部分和情感分析部分組成。用戶在輸入框中輸入產(chǎn)品評(píng)論的地址，點(diǎn)擊“提取評(píng)論”按鈕后，系統(tǒng)自動(dòng)將產(chǎn)品評(píng)論頁(yè)面抓取下來(lái)并將評(píng)論提取出來(lái)，保存到默認(rèn)路徑下的文件中。點(diǎn)擊“保存”按鈕可以手動(dòng)選擇路徑和保存的文件名。 用戶要想對(duì)提取的評(píng)論進(jìn)行分析時(shí)，可以點(diǎn)擊“導(dǎo)入”按鈕，選取指定的評(píng)論文件，此時(shí)文件中的內(nèi)容將顯示在文本框中，輸入評(píng)論后，點(diǎn)擊“情感分析”按鈕即可將產(chǎn)品評(píng)論文本情感分析的結(jié)果顯示出來(lái)，如圖11所示。

對(duì)系統(tǒng)的準(zhǔn)確性進(jìn)行測(cè)試驗(yàn)證，選取兩款不同的手機(jī)評(píng)論進(jìn)行分析。分別從京東商城網(wǎng)站上的手機(jī)評(píng)論頁(yè)面抓取評(píng)論，從中各選出600篇評(píng)論進(jìn)行人工情感傾向判斷，然后與系統(tǒng)的分析結(jié)果進(jìn)行比對(duì)，統(tǒng)計(jì)分析正確的正負(fù)評(píng)論與計(jì)算準(zhǔn)確率。計(jì)算結(jié)果如表1所示。

根據(jù)以上對(duì)兩款不同手機(jī)的評(píng)論進(jìn)行分析統(tǒng)計(jì)的結(jié)果可知，準(zhǔn)確率分別為91.2%和90.8%，滿足系統(tǒng)設(shè)計(jì)目標(biāo)的準(zhǔn)確性要求，表明系統(tǒng)能夠?qū)Ξa(chǎn)品評(píng)論進(jìn)行有效的情感分析。

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