基于潜在特征的汽车评论要素挖掘

发布时间：2017-08-18 23:29

  本文关键词：基于潜在特征的汽车评论要素挖掘

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【摘要】：互联网的迅速发展带来了网络中评论数据的大量增长,分析这些非结构化的文本数据的潜在价值对于整车企业在生产、营销、售后等环节具有重要的指导意义。汽车垂直网站内的评论数据海量且复杂,本文提出一种基于潜在特征的评论要素挖掘模型,对文本数据进行细粒度的挖掘,识别出文本的评论要素,即评价对象与评价词。在汽车之家评论语料进行的实验表明,本模型的预测准确率达到81%,具有良好的分类效果。
【作者单位】： 中国汽车技术研究中心数据资源中心;
【关键词】： 文本挖掘 评论要素 序列标注 潜在特征
【分类号】：TP391.1
【正文快照】： 1引言随着互联网和信息行业的发展,数据已经渗透到当今每个行业和业务职能领域,成为重要的生产因素,与此同时,汽车行业作为已有百年历史的传统产业,也在“互联网+”的时代趋势下进行着新一轮的产业革新。本文将对网络采集的汽车评论数据,利用文本挖掘技术进行分析。当前,各汽

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本文编号：697425