情感分析与基于词对的词性标注（PoS）的推荐算法在提升品牌活力的商业应用 **额外提示或注释：** 1. **情感分析：** 用于识别文本中的情感倾向（正面、负面或中性），从而帮助企业和营销人员更好地理解用户需求和反馈。 2. **词性标注：** 通过分析单词在句子中的语法功能，为词汇分配相应的词性分类（如名词、动词、形容词等），以便更准确地提取信息。 3. **推荐算法：** 结合情感分析和词性标注的结果，生成个性化的推荐内容，提高用户的满意度和转化率。 4. **品牌活力：** 指通过创新设计和营销策略，使品牌更具吸引力和市场竞争力

《Knowledge-Based Systems》：Sentimental Analysis and Word Pair-Based Parts of Speech (PoS) Tagging Aware Recommendation Algorithm in Business for Brand-Brisking

　　

Subhashree K | Manoj Kumar S

摘要

情感分析已成为数据挖掘领域中广泛研究的课题，尤其是在像Twitter这样的平台迅速发展的推动下，用户在这些平台上分享情感、观点和态度。尽管已经取得了一些成就，但目前的情感分类方法在保持上下文相关性、融合句法语义信息以及适应不同领域的泛化能力方面仍存在困难。这些局限性凸显了对一个更可靠、具备上下文意识的框架的需求，该框架能够支持现实世界的决策制定和商业智能应用。为了解决这些问题，本研究提出了一种混合情感分类架构，该架构结合了Word2Vec和词频-倒文档频率（TF-IDF）特征提取方法，以有效捕捉句法语义线索。提取的特征通过端到端深度黎曼残差神经网络（EEDRRNN）进行进一步处理，该网络利用黎曼流形将表示文本的高维特征空间转化为平滑的曲面。同时采用线性约束优化方法（LCOM）来优化网络参数并降低计算复杂性。此外，基于词对的部分格标注（WPPOST）推荐模块可以识别句法上相关的词对，从而提升情感分析的准确性。在四个基准数据集（RES14、LAP14、RES15和RES16）上的实验验证表明，该模型的准确率分别达到了93.19%、89.72%、91.78%和95.76%，F值分别为85.45%、81.31%、84.37%和88.43%。与最新的最先进模型相比，该框架的执行时间还缩短了11-15%。统计测试和消融研究证实了各个组件的重要性以及所提框架在实际情感分析应用中的稳健性。