< = 1，执行步骤Step4 ; 阳17USt巧4、判断t中的怖是否为空：本实施例怖为空，执行步骤St巧5 ; 阳172] steps、判断f,中的Wa是否为自定义网络情感词：本实施例中Wa为"好"，不属于 自定义网络情感词，执行Step6 ; 阳173] Step6、判断Wd是否为空：本实施例中Wd为"不太"，执行Step7 ;
[0174] Step7、判断fx是否含否定副词：本实施例中含否定副词"不"，执行Steps; 阳1巧]steps、判断fx是否含程度副词：本实施例中含有程度副词"太"，执行Step9 ; [0176]Step9、判断fx是否属于DNP形式：本实施例不属于DNP形式，则根据公式F(x) =0.6冲(d)冲(a)计算程度副词在否定副词之前的情感倾向程度得分F(l) :F(1)= 0. 6*1. 4*1 = 0. 84,X= 2,执行Step3 :2〉1，执行步骤SteplO; 阳177] SteplO、判断是否存在F(x) ! = 0 :本实施例中存在F(l) = 0.84,根据公式
计算出综合评分F(0) = 0. 84/1 = 0. 84 ;最后根据表2得出量化后的评分星 级为4星，用户给出的评分星级是5星。因此，输出"APP软件用户评论不一致"。
[0178] 实施例11 :如图1所示，APP软件用户评论如表10所示， 阳179] 表10 阳 180]
阳181] 所述APP软件用户评论一致性判断方法的具体步骤如下： 阳182] Stepl、提取APP软件特征情感词对集F= (fi，f2,...，氏}: 阳183] 本实施例中提取特征情感词对集：F= (fj，fi= (null,(有点/d不/d)，好/a);
[0184]Step2、设置X= 1 ; 阳 185] fi= (null,(有点/d不/d)，好/a)。
[0186] Step3、判断X是否小于或等于u:本实施例中1< = 1，执行步骤Step4 ; 阳187] St巧4、判断t中的怖是否为空：本实施例怖为空，执行步骤St巧5 ;
[0188] steps、判断f,中的Wa是否为自定义网络情感词：本实施例中Wa为"好"，不属于 自定义网络情感词，执行Step6;
[0189] Step6、判断Wd是否为空：本实施例中Wd为"有点不"，执行Step7 ;
[0190] St巧7、判断fx是否含否定副词：本实施例中含否定副词"不"，执行St巧8 ; 阳191] St巧8、判断fx是否含程度副词：本实施例中含有程度副词"有点"，执行St巧9 ;
[0192] Step9、判断t是否属于DNP形式：本实施例属于DNP形式，则根据公式F(X) 二-0.5冲(d)冲(a)计算程度副词在否定副词之前的情感倾向程度得分F(l) :F(1)= (-〇. 5) *0. 8*1 = -〇. 4,X= 2,执行Step3 :2〉1，执行步骤SteplO;
[0193] SteplO、判断是否存在F(x) ! = 0 :本实施例中存在F(x) = -0.4,根据公式
计算出综合评分F(0) = -0. 4/1 = -0. 4 ;最后根据表2得出量化后的评分星 级为2星，用户给出的评分星级是1星。因此，输出"APP软件用户评论不一致"。
[0194] 实施例12 :如图1所示，APP软件用户评论如表11所示， 阳1河表11 阳 196]
阳197] 所述APP软件用户评论一致性判断方法的具体步骤如下： 阳19引 Stepl、提取APP软件特征情感词对集F= (fi，f2,...，氏}:
[0199] 本实施例中提取特征情感词对集：F=化}，fi= (null,不/山好/a); 阳200] Step2、设置X= 1 ; 阳201] fi= (null,不/d，好/a)。 阳202] Step3、判断X是否小于或等于U:本实施例中1< = 1，执行步骤Step4 ; 阳203] St巧4、判断t中的怖是否为空：本实施例怖为空，执行步骤St巧5; 阳204] steps、判断fx中的Wa是否为自定义网络情感词：本实施例中Wa为"好"，不属于 自定义网络情感词，执行Step6 ; 阳205] Step6、判断Wd是否为空：本实施例中Wd为"不"，执行Step7;
[0206] Step7、判断t是否含否定副词：本实施例中含否定副词"不"，执行steps ; 阳207] steps、判断t是否含程度副词：本实施例中不含程度副词，则与《化W化t》词典 匹配，并根据公式F(x) = -0. 5冲(a)计算出F(l)的评分：F(1) = (-0. 5)*1 = -0. 5,X= 2,执行Step3 :2〉1，执行步骤Step9 ; 阳208] St巧9、判断是否存在F(x) ! = 0 :本实施例中存在F(l) = -0.5,根据公式
计算出综合评分F(0) = -0. 5/1 = -0. 5 ;最后根据表2得出量化后的评分星 级为2星，用户给出的评分星级是4星。因此，输出"APP软件用户评论不一致"。 阳209] 上面结合附图对本发明的【具体实施方式】作了详细说明，但是本发明并不限于上述 实施方式，在本领域普通技术人员所具备的知识范围内，还可W在不脱离本发明宗旨的前 提下做出各种变化。
【主权项】
1. 一种APP软件用户评论一致性判断方法，其特征在于： 首先提取APP软件特征情感词对集；然后计算提取的APP软件特征情感词对集中情 感词对的情感倾向程度得分；最后判断情感倾向程度得分是否存在不等于零的情况来确定 APP软件用户评论是否一致。2. 根据权利要求1所述的APP软件用户评论一致性判断方法，其特征在于：所述方法 的具体步骤如下： Stepl、提取 APP 软件特征情感词对集 F = {A, f2, · · ·，fj ;其中 fx= (Wh, Wd, Wa) (X = 1，2,. . .，u)表示APP软件特征情感词对，Wh表示评论用户关注的APP软件特征词，Wa为修 饰特征Wh的情感词，Wd为修饰情感词Wa的副词； Step2、设置 X = 1 ; Step3、判断X是否小于或等于u :如果是，则执行步骤Step4 ;否则，执行步骤Stepll ; Step4、判断fx中的Wh是否为空：如果是，则执行步骤Step6 ;否则，执行步骤Step5 ; Step5、判断Wh是否属于集合U :如果是，则执行步骤Step6 ;否则，计算Wh与集合U中 每个词或词组的相似度a :如果a_> = α，则执行步骤Step6,否则，将亡的情感倾向程度 得分F (X)赋值为0, x++，执行Step3 ; Step6、判断fx中的Wa是否为自定义网络情感词：如果是，则与自定义网络情感词库匹 配，并根据公式F(x) = F(d)*F(z)计算F(x)，x++，执行Step3 ;否则，执行Step7 ; Step7、判断Wd是否为空：如果是，则与《How Net》词典匹配，并根据公式F(x)= F (a) *F (d) *F (η)计算 F (X)，x++，执行 Step3 ;否则，执行 Step8 ; StepS、判断fx是否含否定副词：如果不含，则与《How Net》词典匹配，并根据公式F(x) =F (a) *F (d)计算 F (X)，x++，执行 Step3 ;否则，执行 Step9 ; Step9、判断fx是否含程度副词：如果不含，则与《How Net》词典匹配，并根据公式F(x) =-0· 5*F(a)计算 F(x)，x++，执行 Step3 ;否则，执行 SteplO ; St印10、判断亡是否属于DNP形式：如果不属于，则与《How Net》词典匹配，并根据公 式F (X) = 0. 6*F (d) *F (a)计算否定副词在程度副词之前的情感倾向程度得分F (X)，x++， 执行Step3 ;否则，根据公式F(x) = -0. 5*F(d)*F(a)计算程度副词在否定副词之前的情感 倾向程度得分F (X)，x++，执行Step3 ; Stepll、判断是否存在F(x) ! =0; 如果存在F(x) ! =0,则根据公式、十算出用户对该APP软件每条评论的 综合评分F(0)，再根据用户给APP软件所打的5个评分星级将综合评分F(0)划分成对应 的5个等级，如果量化后的评分星级与用户的评分星级相同，则输出"APP软件用户评论一 致"，否则输出"APP软件用户评论不一致"； 如果不存在F(x) ! =0,则输出"APP软件用户评论不一致"； 式中，U表示APP软件信息中特征集合，a_表示相似度a的最大值，α表示阈值且α =0. 1 ;F (X)表示用户评论中对第X个特征评论的情感倾向程度得分，t表示APP软件特征 情感词对集F中F(x) ! = 0的个数；F(d)为程度副词的极性参数：若存在程度副词，F(d) 取值根据程度副词极性参数类别确定，若不存在程度副词，F(d)取值为1 ;F(η)为否定副词 的极性参数：若存在否定副词，F(n)取值为-0. 5,若不存在否定副词，F(n)取值为1 ;F(a) 为情感词的原极性参数：如果情感词为正面，F(a)取值为1，如果情感词为反面，F(a)取值 为-1，如果情感词为中性，F(a)的取值为0. 1 ;F(z)表示自定义网络情感词语库中情感词的 原极性参数：如果自定义网络情感词语库中情感词为正面，F(z)取值为1. 6,如果自定义网 络情感词语库中情感词为反面，F(z)取值为-1. 6。3. 根据权利要求2所述的APP软件用户评论一致性判断方法，其特征在于：所述程度 副词极性参数类别分别五类：第一类，F(d)取值为1. 6 ;第二类，F(d)取值为1. 4 ;第三类， F(d)取值为1. 2 ;第四类，F(d)取值为0. 8 ;第五类，F(d)取值为0. 6。4. 根据权利要求2所述的APP软件用户评论一致性判断方法，其特征在于：所述5个评 分星级对应的F(O)取值区间：5星，取值区间为（1，1. 6] ;4星，取值区间为[0. 5, 1] ;3星， 取值区间为（-0.5,0. 5) ;2星，取值区间为[-1,-0. 5] ;1星，取值区间为[-1.6,-1)。
【专利摘要】本发明涉及一种APP软件用户评论一致性判断方法，属于APP软件用户评价领域。本发明首先提取APP软件特征情感词对集；然后计算提取的APP软件特征情感词对集中情感词对的情感倾向程度得分；最后判断情感倾向程度得分是否存在不等于零的情况来确定APP软件用户评论是否一致。本发明定义并提取APP软件特征情感词对集，有助于更准确的判断用户评论信息与评分星级的一致性；将用户对APP软件的情感倾向程度划分成与评分星级对应的5个等级，以判断APP软件用户评论的一致性，有助于用户选择满足需求的APP软件；通过判断APP软件用户评论的一致性，有助于用户评价APP软件的质量。
【IPC分类】G06F17/27
【公开号】CN105279148
【申请号】CN201510673488
【发明人】姜瑛, 冉猛, 向祺鑫, 丁家满, 汪海涛, 刘英莉, 李凌宇
【申请人】昆明理工大学
【公开日】2016年1月27日
【申请日】2015年10月19日