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业务领域建模Domain Modeling

时间:2019-11-24 17:45:21      阅读:72      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:model   关联   头脑风暴   量化   提高   使用   mod   iam   概念   

我的工程实践是《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来进行业务建模。

♦1)收集应用领域信息

–关注功能要求–还考虑其他需求和文档

本次项目主要是针对京东手机评论的情感分析,分析提取评论的情感偏向和主题词。通过分析某款手机的评论,得知商品的特点,即可以帮助商家改进产品,也可以满足消费者不同的需求。

♦2)头脑风暴
–列出重要的应用程序域概念–列出它们的属性–列出它们之间的关系

1.获取数据集:本次项目主要是针对京东手机评论的情感分析,获取数据集的主要方法有网络爬虫、利用开源的API获取、下载现成的数据集。

2.数据预处理:主要工作是对获取的数据集进行去噪,包括删去重复值、处理缺失值,然后为情感分析作准备,包括分词、去除停用词、文本向量化。

3.构建领域情感词典:主要使用的是一些公开的情感词典,再基于语义相识度的方法进行扩充,整合成特定领域的情感词典。

4.情感分析:主要使用情感词典的方法,同时可以使用一些机器学习的方法来提高准确性。

5.提取主题:使用LDA模型来挖掘文本的主题。

♦3)将领域概念分为:
–类–属性/属性值–关系
•关联,继承,聚合

1.获取数据集。商品评论:网络爬虫抓取数据()、利用开放API获取()、下载公开数据集()

2.数据预处理。商品评论:去重()、分词()、去除停用词()、文本向量化()

3.构建领域情感词典。情感词典:整合公开情感词典()、计算语义相识度()

4.情感分析。商品评论:情感词典:基于情感词典的方法()、基于机器学习的方法()

5.提取主题。商品评论:情感词典:LDA模型()

♦4)使用UML类图记录结果:

 技术图片

 

 

 

 

 

 

 

 

业务领域建模Domain Modeling

标签:model   关联   头脑风暴   量化   提高   使用   mod   iam   概念   

原文地址:https://www.cnblogs.com/zcs224/p/11923143.html

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