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基于深度记忆网络的在线评论细粒度情感分类: 2020年; 细粒度情感分类是指针对目标观点来确定句子的情感倾向。由于一句评论可以包含多个情感目标对,考虑到情感目标在不同的语境下可能有不同的表示方法,因此通过引入Attention机制,提出一种基于深度记忆网络的在线评论细粒度情感分类方法。Attention机制通过对每个上下文单词的语义关联进行建模来捕获每个上下文单词对情感目标的重要性,并在此基础上,提出一种用于目标表示的方法,可以更好地捕获情感目标的语义信息。最后使用AI challenge 2018的数据集对该模型进行了实验,实验结果显示,与传统方法相比,基于深度记忆网络的在线评论细粒度情感分类方法显著提高了分类效果。; 徐德华张未央

面向在线评论的比较观点挖掘研究综述被引量：3: 2016年; 【目的】对比较观点挖掘和相关研究的主流研究方法和步骤进行综述,为相关领域的未来研究提供指导。【文献范围】从Wo S,Google Scholar,CNKI中以"比较观点(Comparative Opinion)"、"比较句识别(Comparative Sentence)"、"比较关系(Comparative Relation)"等为检索词筛选获得55篇相关文献。【方法】基于文献调研,介绍比较范畴的划分、比较句识别、比较关系抽取和比较观点情感分析等研究进展。【结果】由于有限的序列规则,比较观点的识别难以进一步提高,对隐形比较观点的识别研究鲜有提及,并且现有的抽取技术难以很好地提取比较要素。此外,比较观点缺乏细粒度的情感分析。【局限】缺乏对现有比较观点识别方法的对比分析。【结论】本文提出的研究框架可以为未来进一步研究提供参考。此外,未来的工作重点应关注通过比较观点识别追踪潜在竞争对手,分析产品竞争力,以及提供不同商品的对比分析等。; 高松王洪伟冯罡王伟; 关键词：情感分析

基于LDA和SNA的在线新闻热点识别研究被引量：19: 2016年; 准确识别在线新闻的热点话题,有助于政府了解社会动向、企业洞察消费需求、学者追踪研究热点。为此,提出一种基于隐含狄利克雷分布和社会网络分析的在线新闻文本热点挖掘模型。首先,借助LDA主题模型对同一时期某一领域的新闻文本进行主题词提取,形成主题词共现结构网络。然后,采用社会网络分析方法对共现网络进行分析,构造主题词语的社会网络结构图谱,进行中心性分析、核心-边缘分析和凝聚子群分析,并以"可持续发展"领域为例,对该领域的热点进行识别。最后,分别与TD-IDF和LDA的主题抽取方法对比,并结合百度指数的验证,发现本文的方法能够有效地反映词语的重要程度和分布情况,具有较强的可移植性。; 王洪伟高松陆頲; 关键词：热点主题在线新闻社会网络分析

Sustainable strategy for corporate governance based on the sentiment analysis of financial reports with CSR: 2018年; Focusing only on shareholders’financial return is not consistent with the concept of sustainable corporate governance.In contrast to financial performance,corporate social responsibility(CSR)is a non-financial performance index.Financial reports consist of both financial and non-financial disclosures.These disclosures help investors make decisions.This paper characterizes the interaction between the sentiment analysis of financial reports and CSR scores.The classification accuracy through SVM exceeds 86%.The empirical study shows that the financial report sentiment based on the PESTEL model,Porter’s Five Forces model,and Value Chain(Primary and Support Activities)significantly correlates to the CSR score.; Yuan SongHongwei WangMaoran Zhu

融资者个人因素以及社会关系对食品类众筹项目的影响研究被引量：7: 2017年; 食品类众筹项目显著不同于其他类别的众筹项目,本文探索了融资者个人因素以及线上线下社会关系对食品类众筹项目的影响。通过对6 137个食品类众筹项目的研究以及与130 097个其他类别众筹项目的对比表明:在标题、摘要以及描述的前100个词中,突出融资者的个人因素能够刺激投资。融资者的社会关系网络对于食品类众筹项目的融资具有显著促进作用。投融资双方的线下距离对食品类项目存在显著影响,食品类项目的投融资双方平均距离比非食品类众筹项目的平均距离减少了89.49%,表明食品类众筹项目的投资者通常来自与融资者距离较近的区域。本文的研究对食品类众筹项目的筹备和营销具有启示意义。; 王伟郭丽环祝效国王洪伟; 关键词：社会关系投资意愿

面向竞争力的特征比较网络:情感分析方法被引量：17: 2016年; 比较观点广泛存在于在线评论之中,这些比较观点是用户表达情感的常用方式,也是产品竞争力的重要表现.依据在线评论的文本信息,结合文本挖掘和情感分析技术,提取在线评论中特征级的"比较观点对".利用特征比较观点,分别构建产品特征的单边有向、双边有向以及多边有向比较网络,并根据情感强度确定网络边的权重.借助成熟的网络分析算法(PageRank和HITS),对特征比较网络进行计算.产品特征比较网络能够识别产品的竞争优势,也能分析用户对每个特征的关注度,并量化评价得分.实验发现,特征比较网络与销售排名显著相关,因而有助于销量的预测.; 王伟王伟; 关键词：竞争力情感分析网络分析

基于在线评论的网络零售定价模型研究被引量：13: 2014年; 在线评论的出现深刻改变着消费者的经济行为模式、企业的赢利性及其定价策略。文章以消费者效用理论为理论基础,以网络零售两阶段销售为背景,建立了一个与在线评论相关的产品定价模型。通过数值模拟发现,在线评论数量越大,则第一阶段产品最优价格越低,第二阶段产品最优价格越高,网络零售商的总利润也越大;第一阶段消费者对产品价值的预期越高,则第一阶段产品最优价格越高,第二阶段产品最优价格越低,而只有当在线评论数量较小时,网络零售商的总利润才随第一阶段消费者对产品价值的预期增加而增加,否则,网络零售商的总利润将随第一阶段消费者对产品价值的预期增加而减少。; 郭恺强王洪伟郑晗; 关键词：网络口碑网络零售

众筹融资成功率与语言风格的说服性--基于Kickstarter的实证研究被引量：81: 2016年; 众筹融资效果决定着众筹平台的兴衰。众筹行为很大程度上是由投资者的主观因素决定的,而影响主观判断的一个重要因素就是语言的说服性。而这又是一种典型的用户产生内容(UGC),项目发起者可以采用任意类型的语言风格对项目进行描述。不同的语言风格会改变投资者对项目前景的感知,进而影响他们的投资意愿。首先,依据Aristotle修辞三元组以及Hovland说服模型,采用扎根理论,将众筹项目的语言说服风格分为5类:诉诸可信、诉诸情感、诉诸逻辑、诉诸回报和诉诸夸张。然后,借助文本挖掘方法,构建说服风格语料库,并对项目摘要进行分类。最后,建立语言说服风格对项目筹资影响的计量模型,并对Kickstarter平台上的128345个项目进行实证分析。总体来说,由于项目性质的差异,不同的项目类别对应于不同的最佳说服风格。; 王伟陈伟祝效国王洪伟; 关键词：众筹融资语言风格投资意愿

面向竞争力分析的中文在线评论的比较观点识别:以餐饮业为例被引量：4: 2015年; 比较是在线评论中较为常见的一种评价形式，从海量的在线评论中识别出包含比较关系的评论，并将这些比较关系可视化是文本挖掘的研究热点。本文提出一种根据比较句的次范畴判别语料类型的比较句识别方法，采用规则与统计相结合的方法，将人工模式库与CSR方法相结合，构造了比较句混合规则库，在此基础上进行比较实体名的二次识别，实现了比较句的准确识别和类型判别。以大众点评网的餐馆评论作为实验语料，结果表明，在保证召回率的同时，该方法能有效地提高比较句识别的准确率。在此基础上对产品特征以及比较观点进行了挖掘和情感计算，实现了可视化的餐馆竞争力分析。; 王洪伟蒋文瑛高松华瑾; 关键词：餐饮业

网络口碑对市场销售分布的影响:基于不同产品评价标准被引量：10: 2016年; 网络口碑中的产品信息帮助客户明确他们的需求,从而引起在线市场销售分布的变化.本研究探讨网络口碑对不同市场销售分布的影响,根据产品评价标准的相似性水平对市场进行分类.提出了网络口碑对于不同市场销售分布具体影响的三个假设,并通过从京东商城(www.jd.com)收集的数据进行相应的验证.绘制网络口碑的累积分布函数来代表总的知名度,并使用Wilcoxon符号秩检验从统计学上进行比较来显示高级别产品拥有的不同网络口碑的比例.所有的测试结果都显示足够的显著性,从而支持了三个假设.; 史伟王洪伟何绍义; 关键词：网络口碑电子商务

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国家自然科学基金(71371144)

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