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基于无监督学习的产品特征抽取
被引量:
2
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作者
熊壮
《计算机工程与应用》
CSCD
2012年第10期160-163,共4页
产品特征抽取是文本观点抽取和倾向性分析中的重要研究课题之一,提出了一种基于无监督学习的产品特征自动抽取方法。该方法从产品评论语句中抽取文本模式,以文本模式作为特征,将产品评论中所有的名词和名词短语(除产品名称)表示为向量,...
产品特征抽取是文本观点抽取和倾向性分析中的重要研究课题之一,提出了一种基于无监督学习的产品特征自动抽取方法。该方法从产品评论语句中抽取文本模式,以文本模式作为特征,将产品评论中所有的名词和名词短语(除产品名称)表示为向量,采用聚类算法将表示为向量的名词和名词短语聚为两类,以产品名称作为外部知识,利用表示"整体-部件"关系的文本模式识别产品特征集合。实验结果表明,该方法在电子产品领域的产品评论语料上取得了较好的实验效果。
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关键词
产品评论
文本模式
“整体-部分”关系
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职称材料
题名
基于无监督学习的产品特征抽取
被引量:
2
1
作者
熊壮
机构
重庆大学计算机学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
2012年第10期160-163,共4页
基金
国家科技重大专项(No.2008ZX06315-001)
文摘
产品特征抽取是文本观点抽取和倾向性分析中的重要研究课题之一,提出了一种基于无监督学习的产品特征自动抽取方法。该方法从产品评论语句中抽取文本模式,以文本模式作为特征,将产品评论中所有的名词和名词短语(除产品名称)表示为向量,采用聚类算法将表示为向量的名词和名词短语聚为两类,以产品名称作为外部知识,利用表示"整体-部件"关系的文本模式识别产品特征集合。实验结果表明,该方法在电子产品领域的产品评论语料上取得了较好的实验效果。
关键词
产品评论
文本模式
“整体-部分”关系
Keywords
product review
text pattern
part
-
of relation
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
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1
基于无监督学习的产品特征抽取
熊壮
《计算机工程与应用》
CSCD
2012
2
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