在线评论中基于边界平均信息熵的产品特征提取算法

发布时间：2017-08-27 10:01

  本文关键词：在线评论中基于边界平均信息熵的产品特征提取算法

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【摘要】：随着电子商务业务的迅猛发展,基于用户网上评论的文本研究也成为热点课题.用户在进行购买决策时,不仅需要了解该商品的整体评价,同时需要知道商品各个特征的情感态度倾向,故文章的目的在于研究在线评论中产品特征的自动提取的问题.实验选择满足BNP(base noun phrase)模式的N-Gram作为候选项,并利用N-Gram的边界平均信息熵的指标以及子串依赖关系对候选项进行过滤,提取最终的产品特征.与仅采取BNP模式直接作为产品特征的参照条件相比,当前方法选取的过滤条件可以有效提高产品特征提取的准确率.文中的方法不依赖于外部的领域语料且不需进行人工干预,其最终输出的结果具有子串依赖的层次性,可以作为领域知识构建的有效的参考数据结构.
【作者单位】： 上海交通大学安泰经济与管理学院;上海交通大学电子信息与电气工程学院;
【关键词】： 在线评论 产品特征 边界平均信息熵
【分类号】：TP391.1
【正文快照】： 1引言随着电子商务业务的迅猛发展,网络购物正在逐渐取代消费者传统购物习惯,成为市场的主要交易模式.消费者在进行购买决策之前,会面临信息不完全的问题,从而给购买决策带来困难.因此,在当前基于互联网的购物模式下,产品在线评论成为帮助消费者进行决策的主要信息来源.根据调

【参考文献】

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【共引文献】

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【相似文献】

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本文编号：745226