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Aspect-level中文意見探勘系統之研究與實作

為了解決台灣大哥大寬頻ptt的問題，作者張漢琦 這樣論述：

網際網路的發展到現在儼然已經成為一個新的媒體，閱聽眾已不再是被動地獲得資訊，而是可以自主的選擇自己想要資訊，甚至可以對於各個公司、團體、人物、產品等的主體發表個人的意見與評論。這些評論對於其他人如何評價主體是具有相當的影響力，所以去了解發文內涵的極性與面向，將有助於了解大眾的好惡以及原因。不過這些網路評論的產生速度之快，數量之大，早已無法以人力來做分析。然而現今的意見探勘系統主要都以document-level的方式針對主體的聲量做正負評的統計，所得到的結果雖然有一定的參考價值，但是缺乏對於面向做分析，無法進一步了解這些意見的細節。因此我們發展中文的aspect-level意見探勘系統，透過

完整句演算法來獲取觀點層次的意見。意見探勘系統的主要組成是：爬文模組、分析模組與報表模組。作者的研究是針對這三個模組做改善與精進。改善的方式主要如下：爬文模組是透過“排除關鍵字”來提昇爬文的準確率，減少不相關文章帶來的雜訊；分析模組主要是用我們提出的“評價計分演算法”來平衡發文中正負評計算的特殊狀況，讓探勘結果更接近真相；報表模組則是改進使用者介面與報表的呈現，讓使用者能更容易了解每日的正負評及其面向。此外我們開發了發文者追蹤的功能，對於判斷發文者意見是否具有參考價值(如寫手的意見)，或發文者真的需要主體特別的協助(如問題遲遲無法解決)具有相當的貢獻。