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user: 3. 方法的提出 3.1. 研究内容和技术框架 本文的研究内容主要将文本语言转化为概率语言决策信息，首先通过挖掘评论文本，确定目标的属性体系，其次是提取评论文本中的关键意见，采用情感分析的方法确定评价等级，即HFLTS中的语言术语项，构建模糊意见表示矩阵，最后计算情感分析结果的置信度，通过PLTS进一步扩展为概率语言决策矩阵，对目标进行综合评价排序，技术框架如图1所示。 3.2. 模糊语言决策信息表达 3.2.1. 属性词词典构建 传统的多属性群体决策方法多为专家决策，有专业术语和互相讨论的前提条件，会根据已有的专业属性体系进行决策，属于确定的多属性群体决策。本文研究的在线评论文本参与者数量较多，且为大众群体，相互独立，没有统一规范的属性体系作为评价基础，属于不确定的多属性大群体决策问题。因此，首先需要构造目标对象的属性体系，本文采用LDA主题模型对评论文本进行主题挖掘，得到用户评论中的主要属性。LDA为无监督的学习模型，一般用于处理大规模文档集合，且可以搜索出隐含的主题分布信息，适用于挖掘大量在线评论文本。固有的属性体系可能会遗漏掉决策者需要的事物特征，通过LDA模型进行主题提取，计算困惑度确定主题数量，得到研究对象的主要属性及其对应关键词，构造大群体决策下的属性词词典，用于后续定量研究，表示为： D attribute = A 1 ( k 1 ， k 2 ， ⋯ ， k a ) ， A 2 ( k 1 ， k 2 ， ⋯ ， k b ) ， ⋯ ， A n ( k 1 ， k 2 ， ⋯ ， k c ) (1) 图1. 本文技术路线框架 3.2.2. 评论观点提取 通过筛选、清洗，采用关键词抽取模型对评论文本进行观点抽取，进行初步结构化处理，得到每条评论中的关键评价意见，即关键词词对，由名词和形容词构成，比如对某餐厅评价为“味道太好啦，舍不得剩下”，提取出关键词词对“<味道，不错>”。 图2. 评论观点提取结果示例 基于构建的属性词词典，对提取的名词进行属性词标记，发现还存在很多无法匹配的情况。这是因为人们对事物的评价通常会采用不同近义词，尤其在海量在线文本中，对同一事物的描述，评论者叫法不一，比如对餐厅菜品的评价，有说“味道不错”，也有“口味不错”，更有说“蟹黄包尝起来不错”。因此，需要根据特定领域扩展相应研究对象的属性词词典，将观点抽取得到的名词映射到属性词词典中，把名词、形容词词对(na词对)分类转换成属性词、情感词词对(as词对)，即将前述例子统一成“<口味，不错>”，具体示例如图2，最终构建评论意见二元组<属性词，情感词>，表示为： r e v i e w = { 〈 n 1 ， a 1 〉 ， 〈 n 2 ， a 2 〉 ， ⋯ ， 〈 n n ， a n 〉 } = { 〈 A 1 ， s 1 〉 ， 〈 A 2 ， s 2 〉 ， ⋯ ， 〈 A i ， s i 〉 } (2) 3.2.3. 属性情感值计算 通过情感分析模型计算出na词对的情感倾向、情感强度，情感倾向sen分为三类情绪词：积极、中性和消极，分别用1、0和−1来表示，进一步细化情感倾向粒度，计算词对的情感强度，得到积极的概率值p和消极的概率值n，将na词对的情感强度融合计算得到对应as词对的情感强度，即 p a s = ∑ i = 1 m p n a / m (3) n a s = ∑ i = 1 m n n a / m (4) 其中，m表示同一属性包含的名词个数。之后，根据公式(5)将情感倾向和情感强度综合计算，得到消费者对每个属性的情感值s，计算公式如下： s = { s e n ∗ p ，       s e n = 1 0 ，                         s e n = 0 s e n ∗ n ，       s e n = − 1 (5) 计算属性的情感值后，需要生成语言术语集LTS，用于模糊语言决策信息的表达。本文选择计算连续值，更细粒度地表达了评论者的真实情感，结果更为准确，为了生成合适的语言术语集，本文选择区间模糊数的方法构造语言术语集S，上述计算得到的情感值s为[−1， 1]区间的连续值，参考七值语言术语集，将情感值s划分为7个区间，分别对应7个语言术语项，S = {非常差，差，稍差，一般，稍好，好，非常好}，用{S −3 ， S −2 ， S −1 ， S 0 ， S 1 ， S 2 ， S 3 }表示，计算公式如下： S j = S 3 − i ， S j ∈ [ a ， b ] (6) a = S max − L 7 ∗ ( i + 1 ) ， i ∈ { 0 ， 1 ， 2 ， 3 ， 4 ， 5 ， 6 ， 7 } ， L = max ( S j ) − min ( S j ) (7) b = S max − L 7 ∗ i ， i ∈ { 0 ， 1 ， 2 ， 3 ， 4 ， 5 ， 6 ， 7 } ， L = max ( S j ) − min ( S j ) (8) 由此，通过HFLTS将评论中抽取的二元组词对进行一系列融合转换，得到用户对研究对象各个属性的语言决策信息<属性词，语言术语项>，用 表示，如<口味，s 3 >，<环境，s 2 >。 3.3. 概率语言决策信息评价 传统的计算语言术语集概率的方法，通常是基于评价对象维度，统计所有用户意见中的语言术语项概率分布，选用人数占比来表示语言术语项S i 的概率，即直接得到每个评价对象S i 的概率，这种方法默认所有决策者给出的S i 是完全可信的，即概率为1。但实际上对于决策者来说，他们的语言评价通常不是百分百可信的，存在一定的置信度。 在线评论文本的量化处理，通常是采用情感分析等人工智能的方法，但此类方法是需要大量训练优化的，其结果并不是完美接近评论者的情感表达，因此，本文对在线评论文本进行情感分析的过程中，进一步计算情感值计算结果的置信度，以此作为评论结果的可信度，来改进语言术语集概率计算的方法。通过对其评论意见二元组(即as词对)进行情感分析，计算置信度，即得到每一个评价词对S i 的概率，将HFLTS扩展为PLTS，得到评论意见三元组<属性词，语言术语项，概率>，用 >表示，如<口味，s 3 ，0.89>，<环境，s 2 ，0.95>，从而构造出概率语言决策矩阵，经过处理后一条评论R 1 的表示如下： R 1 = A 1 ( k 1 ， k 2 ， ⋯ ， k a ) ， A 2 ( k 1 ， k 2 ， ⋯ ， k b ) ， ⋯ ， A n ( k 1 ， k 2 ， ⋯ ， k c ) = [ A 1 { 〈 s ( k 1 ) ， c ( k 1 ) 〉 ， 〈 s ( k 2 ) ， c ( k 2 ) 〉 ， ⋯ ， 〈 s ( k a ) ， c ( k a ) 〉 } ，       A 2 { 〈 s ( k 1 ) ， c ( k 1 ) 〉 ， 〈 s ( k 2 ) ， c ( k 2 ) 〉 ， ⋯ ， 〈 s ( k b ) ， c ( k b ) 〉 } ， ⋯ ，       A n { 〈 s ( k 1 ) ， c ( k 1 ) 〉 ， 〈 s ( k 2 ) ， c ( k 2 ) 〉 ， ⋯ ， 〈 s ( k c ) ， c ( k c ) 〉 } ] = 〈 S ( A 1 ) ， P ( A 1 ) 〉 ， 〈 S ( A 2 ) ， P ( A 2 ) 〉 ， ⋯ ， 〈 S ( A n ) ， P ( A n ) 〉 = S A 1 ( p ) ， S A 2 ( p ) ， ⋯ ， S A n ( p ) (9) 其中，c(k i )表示情感分析的置信度，用F-score来衡量。最终得到的评论者意见表达的概率语言信息，PLTS表示如下： L ( p ) = { L ( k ) ( p ( k ) ) | L ( k ) ∈ S ， p ( k ) ≥ 0 ， k = 1 ， 2 ， ⋯ ， # L ( p ) ， ∑ k = 1 # L ( p ) p ( k ) ≤ 1 } (10) 得到PLTS后进行分值计算，r (k) 是语言术语项L (k) 的下标，p (k) 是该术语项的概率值，#L(p)是术语项的数量。那么L(p)的分数E计算如下： E ( L ( p ) ) = s α ¯ (11) 其中， α ¯ = ∑ k = 1 # L ( p ) r ( k ) p ( k ) / ∑ k = 1 # L ( p ) p ( k ) 。 最后，计算目标对象的综合得分Score，E i 代表每个属性的得分，n为目标对象的属性数量： Score = ∑ i = 1 n E i (12)