[发明专利]一种基于评分和中文情感分析的垃圾评论检测方法

摘要

为了更好的发现垃圾评论，本发明提出一种基于评分和中文情感分析的垃圾评论检测系统，主要是针对大部分的电子商务网站提供给用户对于所购买的商品发表自己的评论，利用评分机制结合中文情感分析，来检测哪些评论是垃圾评论，进而为用户购买商品提供参考意见。本系统提出一种新的情感模式的抽取方法，改善了分类器的性能，提高了分类精度，并将中文情感分析用于垃圾评论检测中，从一个新的角度来发现垃圾评论，帮助用户做出购买决策。

主权项

一种基于评分和中文情感分析的垃圾评论检测方法，其特征在于该方法所包含的步骤为：步骤1) 输入产品评论信息；步骤2) 预处理产品评论信息：步骤2.1) 生成评论信息语料库；步骤2.2) 提取语料库的第一条评论信息；步骤2.3) 判断评论信息是否存在语料库中，如果不存在，转步骤2.10)，否则，转步骤2.4)；步骤2.4) 判断该条评论信息是否含广告信息，如果不含，转步骤2.6)，否则，转步骤2.5)；步骤2.5) 删除该条评论信息，转步骤2.9)；步骤2.6) 切分评论信息；步骤2.7) 获取评论信息子句；步骤2.8) 使用分词软件，分词并标注词性；步骤2.9) 提取语料库的下一条评论信息，转步骤2.3)；步骤2.10) 输出产品评论信息的处理结果；步骤3) 输入情感词典；步骤4) 输入句型模式集；步骤5) 根据情感词典和句型模式集，提取对象词，情感词：步骤5.1) 输入一条评论信息；步骤5.2) 初始化该评论信息；步骤5.3) 获取评论信息的子句集合；步骤5.4) 提取第一条子句；步骤5.5) 判断子句是否存在于集合中，如果不存在，转步骤5.13)，否则，转步骤5.6)；步骤5.6) 获取情感词典；步骤5.7) 判断该子句是否含情感词，如果不含，转步骤5.8)，否则，转步骤5.9)；步骤5.8) 保存子句于客观句集合，转步骤5.12)；步骤5.9) 保存子句于主观句集合；步骤5.10) 输入句型模式集；步骤5.11) 根据句型模式，提取集合：<对象词，情感词>；步骤5.12) 获取下一条子句，转步骤5.5)；步骤5.13) 输出集合：<对象词，情感词>；步骤6) 分析评论信息的情感倾向：步骤6.1) 输入一条评论信息；步骤6.2) 获取评论信息的子句集合；步骤6.3) 提取第一条子句；步骤6.4) 判断子句是否存在于集合中，如果不存在，转步骤6.13)，否则，转步骤6.5)；步骤6.5) 获取否定词集词典；步骤6.6) 根据否定词词典，判断该句是否包含否定词，如果不包含，转步骤6.8)，否则，转步骤6.7)；步骤6.7) 初始化否定词的倾向值为‑1；步骤6.8) 获取副词集词典；步骤6.9) 根据副词集词典，判断该句是否包含副词，如果不包含，转步骤6.11)，否则，转步骤6.10)；步骤6.10) 根据副词集词典，获取副词的强度等级值；步骤6.11) 根据否定词的倾向值、副词的强度等级值、单词的倾向值，计算子句倾向值； 步骤6.12) 获取下一条子句，转步骤6.4)；步骤6.13) 计算该条评论信息的倾向值； 步骤7) 根据评分和倾向值，获取结果信息：步骤7.1) 输入一条评论倾向值；步骤7.2) 获取该评论的评分；步骤7.3) 计算该产品的平均评分；步骤7.4) 如果该条评论倾向值大于零且评分小于平均评分，或者该条评论倾向值小于零且评分大于平均评分，转步骤7.5)，否则，转步骤7.6)；步骤7.5) 输出结果：该评论为垃圾评论，转步骤7.7)；步骤7.6) 输出结果：该评论为正常评论，转步骤7.7)；步骤7.7) 结束垃圾评论检测。