量化情感分析：网店垃圾评论智能检测

"基于量化情感的网店垃圾评论检测 (2013年) - 彭庆喜，钱铁云 - 武汉大学软件工程国家重点实验室" 本文主要探讨了一种新的网店垃圾评论检测方法，该方法基于量化情感的概念。作者彭庆喜和钱铁云提出，通过分析用户评论的自然语言文本，可以提取出用户表达的情感值，从而帮助识别垃圾评论。他们认识到评论中的情感词及其依存关系对于理解评论整体情感的重要性。 在计算评论的量化情感时，研究者深入研究了情感词之间的依赖关系。这种依赖关系可能包括情感词的共现、情感极性以及它们在句子中的位置等因素。通过这些分析，他们设计了一种量化情感算法，用于计算情感句的总体情感得分。这个算法可能是基于情感词典和句法分析的结合，旨在更准确地反映评论的情感倾向。 接下来，作者分析了量化情感与垃圾评论之间的关联。他们通过直观观察评论数据，发现了某些模式和特征，这些可以帮助区分正常评论和垃圾评论。例如，垃圾评论可能具有异常高的情感极性，或者包含大量重复或无关的词汇。基于这些观察，他们开发了一系列判别方法，用于识别潜在的垃圾评论。 为了进一步提高检测效果，研究者利用量化情感值作为指标，建立了时间序列模型来追踪和分析网店的评论。通过这种方法，他们能够捕捉到评论模式的变化，并且有效地检测出垃圾评论。实验结果显示，这种方法在实际应用中表现出良好的检测性能，相比于传统方法有显著优势。 关键词：量化情感，评论，垃圾评论检测，自然语言处理，情感分析，依存关系，时间序列分析。这篇论文属于自然科学领域，分类号为TP391，文献标志码为A，发表在《山东大学学报(理学版)》2013年第48卷第11期上。 这篇研究创新性地提出了量化情感的思路，通过深入分析评论文本中的情感表达，构建了有效的垃圾评论检测机制，为网络环境中信息的真实性和可信度提供了保障。