用例建模Use Case Modeling

  我的工程实践题目是基于情感词典的文本情感分析,下面是以我的工程实践为例,对业务进行建模的用例图。由参与者(Actor)、用例(Use Case),边界以及它们之间的关系构成的用于描述系统功能的视图。Include为用例之间包含关系,extend为用例之间扩展关系。

 用例建模Use Case Modeling_第1张图片

  我的工程实践主要是以购物评论作为数据集进行分析。对购物评论进行情感分类,就是按照评论文本所表达的情感倾向进行分析、处理、归纳和推理 ,判别评论中用户想要表达的观点 、喜好、感受以及对商品或者商家服务的态度 ,进而为用户提供更有效和更可靠的商品信息,辅助用户做出合理的决策,提高网上购物效率和服务质量。目前,针对评论文本情感分类的研究主要是将购物评论分为两类,即正向情感评论和负向情感评论。也有部分研究是将其分为三类,即正向情感评论、负向情感评论和中性情感评论。购物评论的情感分类研究属于文本情感分类研究的一个分支。

 

主要的高级用例(High level use case)为获取数据集,构建情感词典,情感分析。

 

获取数据集Expanded use case:爬虫抓取,通过API接口获取,以及下载公开数据集。

 

构建情感词典Expanded use case:使用的是一种基于情感词典与机器学习中 SVM 分类技术相结合的电影评论文本情感分析方法。首先,构造基础情感词典、领域情感词典、否定词词典和程度副词词典,四部词典相结合实现了对词典的扩充;其次,通过计算情感权值与用户评分相结合的方式构造 SVM 模型训练集。

 

情感分析Expanded use case:通过细化补充语义规则,基于计算情感词权值的方法,基于情感词典的机器学习方法等方法,进行情感分析。

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