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講 題應用情緒分析技術於網路餐廳評論
講 者國立臺東專科學校資訊管理科 廖強棋
日 期2018/10/26長 度00:14:35人 氣222 次
摘 要
本研究鑒於目前餐廳領域的情感詞庫較為鮮
少,為建構餐廳專屬情感詞庫與探討情緒分析於
網 路 餐 廳 評 論 之 應 用 , 實 驗 以 網 路 爬 蟲 (Web
Crawler)技術,蒐集知名評論網站「iPeen 愛評
網」之台灣地區餐廳評論作為實驗語料,利用
ANTUSD (Augmented NTU Sentiment Dictionary)情
感 詞 庫 與 改 良 式 PMI(Point-wise Mutual
Information)方法,建立餐廳領域情感詞庫並計算
各情感詞彙的情緒分數。
研究以 Delta TFIDF (Term Frequency Inverse
Document Frequency)進行評論關鍵字的計算與情
感詞庫的比對後發現,餐廳消費者評論多集中於
「口感」、「環境」、「服務」、「價位」、
「健康」、「知名度」六種層面的探討。研究最
後依據評論的特性,設計了多種不同的實驗方
法,實驗發現使用本次研究建立之餐廳情感詞庫
後,可明顯提升評論情緒的分類準確率。而將評
論情緒區分為正向與負向情緒時,搭配機器學習
演算法 SVM (Support Vector Machine)進行分類,
最高可達到 77.6%的分類準確率。
關鍵詞:資料探勘,評論網站,情緒分析,網路
爬蟲,情感詞庫,機器學習。
提 供TANET台灣網際網路研討會-TANET2018
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