汉语组块分析在产品特征提取中的应用研究

【目的】解决用户评论文本中的产品特征提取问题,尤其是名词性短语的识别问题。【方法】利用汉语组块分析进行产品特征提取,根据Apriori产生频繁项集以及TF-IDF阈值对候选产品特征进行过滤,得到产品特征集合,从而实现对用户评论中产品特征的自动提取。【结果】为验证该方法的有效性,以汽车评论文本为例,从中提取汽车类产品的特征,平均召回率达到76.89%,平均准确率达到84.03%。【局限】该方法的召回率较低,存在名词块识别错误的问题。【结论】实验结果表明引入汉语组块分析可以准确识别名词性短语,提高产品特征提取的准确率。