中文网络评论中产品特征提取方法研究

发布时间：2018-04-11 09:49

  本文选题：产品特征 + 特征提取　； 参考：《现代图书情报技术》2013年12期

【摘要】：针对中文网络客户评论中产品特征提取问题,提出采用FP增长算法获取候选产品特征集,再根据独立支持度、频繁项名词非特征规则及PMI阈值过滤技术对候选产品特征进行筛选,得到最终产品特征集,从而实现对中文网络客户评论中产品特征信息的自动挖掘。采用数据堂提供的手机评论语料,对该方法进行数据实验,实验结果可以验证该方法的有效性。
[Abstract]:Aimed at the problem of extraction products Chinese customer reviews on the Internet, using the FP growth algorithm to obtain the candidate feature set, according to independent support, frequent noun non characteristic rules and PMI threshold filtering technology for screening candidate product features, final product feature set, so as to realize the automatic mining of product feature information Chinese customer reviews on the Internet in the hall of the mobile phone. The data provide commentary corpus, data on the experimental method, the validity of the experimental results can validate the method.

【作者单位】： 重庆邮电大学经济管理学院;
【基金】：国家社会科学基金项目“差错管理气氛对企业创新行为的影响机理及对策研究”(项目编号:12CGL049) 重庆市自然科学基金项目“基于在线社交网络的舆情演化及社会化协同过滤推荐算法研究”(项目编号:CSTC2011jjA40045)的研究成果之一
【分类号】：TP393.01

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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