基于文本内容特征选择的评论质量检测

发布时间：2017-08-29 05:15

  本文关键词：基于文本内容特征选择的评论质量检测

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【摘要】：【目的】在有效提取多维特征基础上,考察评论内容特征对评论质量检测的影响。【方法】基于评论文本的信息特征度量和情感倾向的混合性,量化并抽取评论内容特征,采用GBDT模型评估特征集合分类效果,结合贪婪式特征选择算法识别有效内容特征,分析其对评论质量检测的影响。【结果】将评论内容特征应用于评论质量检测任务中能取得较好的效果,明显提升了实验准确率和召回率。【局限】实验对象主要是搜索型产品的评论数据,未对其他享受型产品(如电影、音乐)等进行验证和比较。【结论】评论内容的信息增益、产品特征词的信息增益、评论客观情感倾向度、内容差异性对评论质量检测有明显作用。
【作者单位】： 同济大学经济与管理学院;
【关键词】： 评论质量 信息特征 情感倾向 内容特征 贪婪式特征选择
【基金】：国家自然科学基金项目“中文语境下基于模糊本体的用户在线评论的情感分析”(项目编号:70971099)和国家自然科学基金项目“在线评论对商家业绩的影响研究:情感分析的视角”(项目编号:71371144)的研究成果之一
【分类号】：TP391.1
【正文快照】： 1引言随着互联网技术的日益成熟,消费者网络点评积极性逐渐增强,网络上产生了数量庞大的评论数据。用户利用这些评论信息辅助购买决策的同时,也饱受评论质量参差不齐、信息过载等问题的困扰,仅依靠人工方法难以从海量的评论中识别出真正对用户有价值的信息,迫切需要自动化方法

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前7条

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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【相似文献】

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本文编号：751493