摘要
该文旨在研究中文在线评论的用户性别判定问题,即根据用户的商品评论识别用户的性别.首先研究了在线评论中对用户性别起指示作用的信息,然后从用户名、商品描述和评论文本中抽取特征,分别采取独立特征、叠加特征及融合特征的方式构建最大熵分类器进行实验.实验结果表明,用户名+商品描述+评论文本的分类器准确率最高.
出处
《通化师范学院学报》
2016年第12期69-72,共4页
Journal of Tonghua Normal University
基金
安徽省高校自然科学研究重点项目(KJ2016A009)
