网络文本评论中产品特征抽取综述

发布时间：2019-05-08 07:06

【摘要】：随着Web2.0技术和电子商务的飞速发展,越来越多的用户通过互联网分享产品的使用体验和表达喜恶的观点,如何有效地从评论文本中抽取产品特征是产品意见挖掘方向所亟需解决的问题。本文从产品特征频繁项、特征-意见共现关系、模型训练和显隐式特征匹配四个方面介绍产品特征抽取工作在国内外的研究进展并指出其各自的优势和不足,最后列出产品特征抽取在今后的研究方向。
[Abstract]:With the rapid development of Web2.0 technology and e-commerce, more and more users share the experience of using products and express their views of likes and dislikes through the Internet. How to extract product features effectively from comment text is an urgent problem to be solved in the direction of product opinion mining. This paper introduces the research progress of product feature extraction at home and abroad from four aspects: product feature frequent item, feature-opinion co-occurrence relationship, model training and explicit and implicit feature matching, and points out their respective advantages and disadvantages. Finally, the research direction of product feature extraction in the future is listed.
【作者单位】： 湖北师范大学计算机科学技术学院;湖北师范大学外国语学院;湖北师范大学文理学院;
【基金】：湖北省教育厅青年科学技术研究项目“非结构化文本评论的情感分析模型构建研究”(项目编号:Q20132503) 湖北省高等学校优秀中青年科技创新团队计划项目“信息安全与应急决策系统”(项目编号:T201430)
【分类号】：TP391.1

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本文编号：2471702