基于文本挖掘的智能音箱产品用户评论分析
这是一篇关于智能音箱,情感分析,关键词提取,主题分析,用户满意度的论文, 主要内容为随着互联网技术和人工智能技术的不断发展,许多智能设备制造产业也迅速发展起来,智能音箱作为近几年广受大众喜爱新兴智能产品,吸引了许多传统音箱制造企业和大批互联网企业的加入。智能音箱通过人机语音交互的方式实现在线选歌、智能对话、智能家居等多种功能,给人们的日常生活带来了很大的便利性和趣味性。和传统音箱相比,智能音箱利用互联网和语音识别等技术,可以给用户提供娱乐游戏、生活助手、在线教育等多个方面的服务。越来越多生产企业的加入,使市场内涌现了大批各具特色的智能音箱爱产品,但同时也给产品的发展提出了更高的要求。从用户角度了解不同品牌智能音箱之间的产品特性差异,明确用户对不同品牌智能音箱产品的关注情况,对生产商和潜在的购买客户都有重要意义。本文首先阐述了对智能音箱评论进行文本挖掘和量化分析的相关理论,然后对京东平台上小米、百度、京东三种品牌智能音箱评论进行实证研究。主要分成五个部分去挖掘智能音箱的产品评论信息。第一部分介绍了电商平台快速发展的背景和智能音箱产品的产生和发展情况,然后介绍了使用文本挖掘技术对电商平台的用户评论的必要性,另外对情感分析和主题分析的国内外研究现状进行了阐述。第二部分介绍了文本挖掘的相关理论。主要对涉及到的情感分析、关键词提取、LDA主题模型、满意度分析的相关概念以及用到的关键技术进行介绍。第三部分是电商评论的描述性统计分析和情感分析。利用爬取的京东商城不同品牌下的智能音箱的数据,对数据预处理之后利用利用词云图和语义网络图对高频词汇间的联系进行直观的展示,再基于智能音箱评论扩充的情感词典对电商评论进行情感分类。第四部分是主题挖掘。先使用TextRank算法得到评论的候选主题特征词,然后分别对正负情感倾向评论的建立主题模型,最后量化分析用户对不同主题特征的满意度和关注度,研究不同品牌智能音箱下的用户关注情况和待改进方向。第五部分为结论与建议。总结前面章节得到的实验结果,分别对电商平台和智能音箱品牌厂商提出建议。研究发现,对小米小爱智能音箱来说,应该继续提高音箱的智能化水平,重点提高音箱的语音识别与语义理解方面的技术;对于小度智能音箱主要是发展智能家居方面,扩大音箱可连接设备的资源,不断提高用户的消费体验;对于京东叮咚智能音箱来说,应该不断改善音箱连接网络问题,在发挥品牌优势的基础上继续加强和第三方平台的合作,不断汇集更多的内容资源,为用户带来更加丰富的体验。
基于知识图谱的车载信号设备故障诊断研究
这是一篇关于车载设备,维修日志,关键词提取,知识图谱,故障诊断的论文, 主要内容为高铁列控车载设备是高铁列控系统中的重要组成部分,其结构复杂,内部模块之间联系紧密。在列车实际运行过程中,车载设备一旦发生故障,其故障现象及故障原因呈现复杂化和多样化,并且直接影响到列车的安全效率运行。因此,研究智能化的手段挖掘出故障现象及故障原因之间的内在关系,将有助于提高故障诊断的效率和准确率,缩短维修工作时间,及时恢复列车正常。车载设备故障维修日志是电务工作人员在日常维修工作中记录的关于车载设备故障发生时的情况、现象、处理经过及原因等故障相关的详细文本。这些文本信息中蕴含着丰富的故障知识,但由于记录方式及存储格式的限制,难以挖掘出有效的信息。针对故障维修日志的特点和车载设备故障诊断智能化的需求,本文利用文本挖掘技术处理故障维修日志,构建故障知识图谱,挖掘出车载设备的故障内部联系,提高故障诊断效率。具体的研究内容如下:(1)针对故障维修日志的特点,结合词语的词组长度特征及词语的加权信息熵特征对Text Rank算法进行改进,提取故障文本数据中的关键词。实验证明改进后的算法较Text Rank算法及其他关键词提取算法有更高的准确率、召回率和F均值。(2)以关键词提取为基础,提出了一种抽取故障文本中故障短语的方法。首先以提取出的关键词来抽取出关键词词组;然后利用余弦相似度对关键词词组进行聚类,确定目标故障短语;最后利用语义相似度抽取出故障文本数据中的故障现象及故障原因短语。(3)采用自顶向下的方式构建故障知识图谱。首先由故障维修日志的结构确定故障本体库,建立数据模式图;然后以抽取出的故障短语为基础,进行知识抽取、知识融合、实体链接等步骤,构建故障知识图谱;最后利用故障知识图谱展示故障的内部联系。(4)利用构建好的故障知识图谱中存储的历史故障数据,设计车载设备的故障诊断方法。故障诊断结果包括:顶层故障原因、故障设备部位和故障根因。并对故障诊断结果图谱可视化。最后,实验证明基于故障知识图谱的故障诊断方法能为实际诊断提供帮助。
基于WEB挖掘的网页主题标签系统的设计与实现
这是一篇关于Web网页,主题标签,Web文本挖掘,关键词提取的论文, 主要内容为随着Internet的快速发展,互联网上的信息呈爆炸式增长。这大大丰富了用户获取信息的渠道,但也使得Web信息呈现出驳杂和冗余的特点,给用户快速精确定位自己感兴趣的信息带来了一定困难。Web2.0时代的到来,使标签成为一种互联网信息组织方式。目前,一些研究者通过文木分类、文摘自动生成等技术来对Web网页进行标引,从而提高用户检索的效率和准确率。但是这种粗粒度的Web网页关键信息提取和标引仍然无法满足用户对信息查找的需求,它忽略了网页自身的特点。另外,不同类型的网页采用统一的处理方式,使得输出结果准确度不高,缺乏具体应用场景具体分析的功能。因此,利用合理的技术和网页信息组织方式帮助用户获取有价值的信息,成为Web网页主题标签提取亟需解决的问题。本文采用自然语言标引方式对Web网页进行分析和研究,提出了构建Web网页主题标签的解决方案,并完成相应的网页主题标签系统。其中,主要研究内容和成果包括:1)实现了网页主题标签的提取。本文利用Web文本挖掘技术,同时结合网页自身特点,设计了网页主题标签提取的流程,并实现了数据准备、网页信息抽取、文本预处理、网页主题标签构建等功能模块;2)研究了三种应用场景下的网页标签构建技术。分别对关键词提取方法和命名实体识别技术进行了研究,并在此基础上,针对有正文信息的网页、需要识别特殊信息的网页和无正文信息的网页分别实现了多特征融合关键词提取、命名实体识别和基于TF的关键词提取方法,并将其应用到不同类型网页的主题标签构建中;3)不同分类网页的主题标签提取方案研究。通过对新闻类、视频类和电商类网页特点进行分析及对比,提出了其各自合适的网页主题标签提取方案。首先需要抽取能够代表网页中心思想的文本内容,然后根据其特点采取合适的网页标签构建技术生成网页主题标签,最后进行可视化展示。4)提出了系统的应用方案。本文利用网页主题标签提取为用户提供数据分析能力,实现批量URL的分析。对批量URL进行分析后,用户可直观地看到数据分析结果,这样可以帮助用户发掘数据背后隐含的价值和意义,并客观地认识和理解数据。基于上述研究内容和成果,本文构建并实现了基于Web文本挖掘的网页主题标签系统,该系统能够对Web网页进行挖掘分析,从而为网页生成具有一定准确性的主题标签,实现网页信息的有效组织和管理,以便用户有效获取所需的知识。
基于深度学习的在线评论细粒度情感分析
这是一篇关于深度学习,在线评论,细粒度情感分析,关键词提取,主题模型的论文, 主要内容为随着互联网和电商平台的飞速发展,线上交易已经成为了越来越多网民的消费方式,与此同时,消费者针对商品的在线评论也随之剧增,这些在线评论可以给消费者提供决策意见,也可以给商家提供改进方向,是具有重要意义的大规模文本数据。针对以上应用背景,本文提出一种基于深度学习的细粒度情感分析模型,可以同时预测在线评论中多个评价方面的情感倾向。本文的主要工作如下:首先对文本数据集进行预处理,提出了 BiLSTM-CNN-CRF模型来实现中文文本分词。然后对文本数据进行统计分析,并针对数据集存在的样本不均衡问题提出了解决方法。然后实现了基于中文语料的数据增强,实验结果表明数据增强可以提高细粒度情感分析任务的预测结果。其次提出了一种基于词向量和字向量联合的向量表示方法。使用单一的词向量表示有一定的弊端:分词的好坏会直接影响到词向量模型的效果和模型会出现未登录词的问题,在这种情况下词向量无法有效地对词语进行表征。本文实现了词向量和字向量的联合表示,这兼具了两种向量表示的优点,减少了分词错误带来的影响和一定程度上避免了未登录词(Out of Vocabulary,OOV)问题,又能够充分学习到词语的语义表征,实验结果表明向量联合表示的效果优于单一的向量表示。然后实现了改进的Skip-gram LDA模型,能捕捉到更加细粒度的词语共现关系,弥补了 LDA主题模型忽略词与词之间的顺序的缺陷。本文利用改进的Skip-gram LDA模型实现了在线评论的主题获取,获取的主题便是细粒度情感分析任务中的评价方面。然后基于梯度提升决策树算法实现了方面关键词的提取。然后用方面关键词作为细粒度情感分析模型的输入,实验结果表明这可以使模型更好地预测评价方面所对应的情感倾向。最后实现了细粒度情感分析任务的总体模型。将在线评论和方面关键词同时作为模型的输入,并利用基于注意力机制的LSTM-CNN提取文本特征,通过tanh-relu门控制每个方面的情感信息流动,经过池化层和全连接层,实现了多方面情感倾向的同时预测,最终本文设计的细粒度情感分析模型取得了 0.715的F1分数。
基于文本挖掘的扫地机器人用户评论研究
这是一篇关于扫地机器人,属性维度,关键词提取,深度学习,LDA主题模型的论文, 主要内容为随着人工智能等新技术的飞速发展,智能产品呈现爆发式赠长,家电场景智能化成为必然趋势。近年,新技术升级为扫地机器人市场带来了红利,扫地机器人产品的基础性能、智能程度得到了不断提升与优化。全球超90%的扫地机器人都制造于中国,中国也是扫地机器人全球销量最大的市场。行业内企业快速创新、保持竞争优势的同时,头部家电企业也争相布局、大力研发。同时,由于电商平台评论的特殊性,一句话中通常包含用户对于多种产品属性的不同情感,构建以用户为中心的扫地机器人产品属性维度体系,获取用户对于不同属性的情感信息,并对其进行企业视角与潜在消费者视角的应用分析,具有一定的研究意义。本文集中阐述了电商平台数据采集、关键词提取、文本情感分类的相关理论,对2021年上半年度市场销售额Top50扫地机器人产品在京东网站中的评论进行实证研究。通过网络爬虫技术,获取评论数据,并进行数据清洗与预处理。结合行业标准与用户评论数据,利用TF-IDF、Word2Vec等关键词提取技术,构建商品属性维度体系,并通过正则化匹配方法,提取出评论中包含对特定属性进行评价的的关键词分句。基于人工标注数据,利用LSTM、Text CNN、BERT-LSTM等方法,对短句进行情感分类,并选择效果最优的BERT-LSTM对关键词分句进行情感预测。利用本次实验数据,分别站在企业、潜在用户视角,结合不同的分析需求与产品属性,采用主题提取等方法,进行用户评论的分析与应用,得到相关结论与建议。第一,在用户关注点方面,扫地机器人的性能体验是被用户讨论最多的一级属性,其中除尘能力、材质外观、运行声音被提及的频率较高;在智能化体验方面,用户提及较多的属性是路线规划、充电与节能、越障能力。第二,在用户抱怨点方面,运行噪音、洗地能力、配件、除尘覆盖率、越障能力等属性仍旧是需要重点优化迭代的方向,本文能够通过主题提取给出细致的产品优化建议。第三,基于潜在用户视角,对产品进行分析,在除尘能力属性上,目前市面上的品牌在均能获得用户的认可;洗地能力属性上,不同品牌的用户的反馈存在差异;品牌感知方面,海尔、米家两个品牌,主打中低价市场,其性能体验、智能化体验在用户的反馈中均处于劣势。第四,基于实验数据,搭建数据看板,能够初步实现协助企业快速定位到特定产品的负面评论来源,也可以设计快速选品工具,协助用户在特定价格范围下,进行产品属性的比较。
基于文本挖掘的智能音箱产品用户评论分析
这是一篇关于智能音箱,情感分析,关键词提取,主题分析,用户满意度的论文, 主要内容为随着互联网技术和人工智能技术的不断发展,许多智能设备制造产业也迅速发展起来,智能音箱作为近几年广受大众喜爱新兴智能产品,吸引了许多传统音箱制造企业和大批互联网企业的加入。智能音箱通过人机语音交互的方式实现在线选歌、智能对话、智能家居等多种功能,给人们的日常生活带来了很大的便利性和趣味性。和传统音箱相比,智能音箱利用互联网和语音识别等技术,可以给用户提供娱乐游戏、生活助手、在线教育等多个方面的服务。越来越多生产企业的加入,使市场内涌现了大批各具特色的智能音箱爱产品,但同时也给产品的发展提出了更高的要求。从用户角度了解不同品牌智能音箱之间的产品特性差异,明确用户对不同品牌智能音箱产品的关注情况,对生产商和潜在的购买客户都有重要意义。本文首先阐述了对智能音箱评论进行文本挖掘和量化分析的相关理论,然后对京东平台上小米、百度、京东三种品牌智能音箱评论进行实证研究。主要分成五个部分去挖掘智能音箱的产品评论信息。第一部分介绍了电商平台快速发展的背景和智能音箱产品的产生和发展情况,然后介绍了使用文本挖掘技术对电商平台的用户评论的必要性,另外对情感分析和主题分析的国内外研究现状进行了阐述。第二部分介绍了文本挖掘的相关理论。主要对涉及到的情感分析、关键词提取、LDA主题模型、满意度分析的相关概念以及用到的关键技术进行介绍。第三部分是电商评论的描述性统计分析和情感分析。利用爬取的京东商城不同品牌下的智能音箱的数据,对数据预处理之后利用利用词云图和语义网络图对高频词汇间的联系进行直观的展示,再基于智能音箱评论扩充的情感词典对电商评论进行情感分类。第四部分是主题挖掘。先使用TextRank算法得到评论的候选主题特征词,然后分别对正负情感倾向评论的建立主题模型,最后量化分析用户对不同主题特征的满意度和关注度,研究不同品牌智能音箱下的用户关注情况和待改进方向。第五部分为结论与建议。总结前面章节得到的实验结果,分别对电商平台和智能音箱品牌厂商提出建议。研究发现,对小米小爱智能音箱来说,应该继续提高音箱的智能化水平,重点提高音箱的语音识别与语义理解方面的技术;对于小度智能音箱主要是发展智能家居方面,扩大音箱可连接设备的资源,不断提高用户的消费体验;对于京东叮咚智能音箱来说,应该不断改善音箱连接网络问题,在发挥品牌优势的基础上继续加强和第三方平台的合作,不断汇集更多的内容资源,为用户带来更加丰富的体验。
健身休闲类食品消费者消费行为的分析
这是一篇关于健身休闲食品,文本分析,关键词提取,情感分析的论文, 主要内容为我国经济高速发展,人们的生活水平不断提升,饮食观念也完成从“吃得饱”到“吃得好”再到“吃得健康”的蜕变.随着人们生活质量的提高以及服务型体育消费占比的增加,消费者对健身服务质量的要求也日益提升,健身休闲食品作为低热量、低脂肪的代表得到人们的青睐.但是目前我国健身休闲食品行业存在总体数量庞大但单个企业规模小的问题,行业门槛低,市场产品和渠道同质化严重.在健身休闲食品销量高速增长的背后,存在很多影响消费者购买的因素.本文通过问卷调查和文本分析来实现对健身休闲食品相关消费者信息的采集、整理,分析健身消费群体的潜在需求,主要完成了以下工作:第一,基于目前健身休闲食品的市场现状展开问卷调查,了解健身休闲食品消费者的消费动机、消费习惯和消费渠道,通过消费者的数据信息构建分类器,挖掘健身休闲食品的潜在消费群体.问卷结果显示,消费者的购物渠道多为电商平台,最受欢迎的产品是鸡胸肉.第二,爬取淘宝平台的鸡胸肉评价,进行词频统计、词云图展示.采取TF-IDF、TextRank以及LDA主题模型三种无监督学习的方法进行关键词提取,将关键词进行对比和混合,展示了消费者购买过程中的真实反馈以及关注点.采取基于情感词典和朴素贝叶斯模型的情感分析,观察消费者的正负面情感,进一步挖掘影响消费者持续购买行为和需求稳定性的潜在因素.本文结合问卷调查和消费者评价的文本分析研究消费者的行为,从消费者的视角看问题,让消费者参与到健身休闲食品的研发设计中来,帮助改善消费者的购买体验,为健身休闲食品的产业升级提供借鉴.
融合评论有用性的TFIDF关键词提取算法在电子产品领域的应用
这是一篇关于TFIDF,评论有用性,关键词提取的论文, 主要内容为随着互联网的快速发展,中国的购物市场已从线下转为线上。当潜在消费者在购买商品前无法直接感知商品时,则更多地依赖在线评论。如何使消费者快速高效地从海量在线评论中获取关键信息,以及帮助商家及时准确地了解消费者的需求点显得至关重要,也是本文研究的核心。本文在众多商品品类中选择电子产品类为研究对象,从分析数据特点中发现,传统的TFIDF算法作为关键词提取的常用方法,在面对在线评论这种短文本的应用层面以及权重计算的理论层面存在一定不足,同时,考虑到在庞大的在线评论中也充斥着大量无用的信息影响着消费者。为了提高文本分析的性能,本文在传统TFIDF算法的基础上,融合了在线评论的有用性作为权重,其中心思想是,如果某条评论越有用,从该评论中提取的关键词就越重要,则增加该条评论的权重。通过实证研究和对比实验证明改进后的方法效果更好。同时,对提取的关键词进行聚类分析,得出购买者在消费该商品时比较关注的信息。其中,包括商品的性价比、品质、正品、外观颜值高、音质、电量、外包装和快递物流,最终从生产商、商家店铺、电商平台、物流公司四个方面给出相应的建议。
基于机器学习的评论情感分析系统设计与实现
这是一篇关于情感分析系统,情感分析,关键词提取,粗糙集,词向量的论文, 主要内容为随着移动互联网的快速普及,人们使用网络的目的也发生了巨大变化,电商平台的出现也极大的改变了人们的消费方式,随之而来的互联网评论信息也使得人们在进行决策行动之前有了更多的参考。就各大酒店预定平台使用过程来说,用户通过浏览酒店的评论信息来获得更直观的判断。通过对酒店的评论数据进行情感分析,可以清晰地了解到用户对于酒店的客观评价以及入住体验,从而帮助其它用户进行快速决策,选到合适的入住酒店,降低用户的选择时间成本。对于中文文本情感分析任务来说,结果的好坏很大程度上取决于情感特征的构建,由于中文文本表达形式多样,情感特征往往存在空间维数高,表示稀疏,缺乏文本语义信息等问题。为了解决以上问题,本文以机器学习算法为基础,结合自然语言处理的语言模型,对文本情感特征提取与表示方法进行研究,使用机器学习模型来进行情感极性判别分析。并且基于所提情感分析模型,设计并实现了酒店评论情感分析系统,用户可以通过本系统查询太原市的酒店分布地图,酒店满意度地图,以及酒店评论的情感分布等信息,最重要的是,本系统可以针对用户酒店评论信息进行实时情感分析。具体来说,本文主要包括以下3个方面的工作:(1)酒店评论语料库的构建:由于标准数据集在实际情感分析任务过程当中的不足,本文结合现有的网络爬虫原理以及相关技术方法,对去哪儿网酒店评论信息进行采集与存储,构建了积极、消极两种情感类别的大规模酒店评论语料库。(2)中文文本特征提取与表示方法的研究:本文将结合不同的词向量在进行文本表示中的差异,融合多种词向量的优势,详细介绍了基于粗糙集和多通道词向量的文本情感词特征表示方法RS-Word2vec⊕Glo Ve(RS-Wv Gv)的实现过程。(3)酒店评论情感分析系统的设计与实现:本文设计并实现了基于机器学习的酒店用户评论情感分析系统,将所提中文文本情感分析模型嵌入到情感分析系统相关模块当中,满足用户的数据可视化与情感分析的需求。
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