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面向特定主题的客户抱怨文本分类识别方法
被引量:
5
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作者
何建民
刘明星
《合肥工业大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第12期1884-1888,共5页
客户抱怨的自动识别是企业支持和维系客户的关键问题。文章将文本挖掘与支持向量机理论相结合,提出一种网络客户抱怨文本的分类识别方法。该方法通过2次分类识别客户抱怨文本和客户抱怨的类型,主要是通过构建情感词典,选取特征词汇,以...
客户抱怨的自动识别是企业支持和维系客户的关键问题。文章将文本挖掘与支持向量机理论相结合,提出一种网络客户抱怨文本的分类识别方法。该方法通过2次分类识别客户抱怨文本和客户抱怨的类型,主要是通过构建情感词典,选取特征词汇,以特征向量表示客户抱怨文本,以支持向量机的方法分类抱怨文本,并识别抱怨文本类型;用实验方法验证了其合理性和有效性,对企业网上客户抱怨识别和服务质量提高具有重要意义和实用价值。
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关键词
客户
抱怨
抱怨文本识别
文本
挖掘
支持向量机
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职称材料
题名
面向特定主题的客户抱怨文本分类识别方法
被引量:
5
1
作者
何建民
刘明星
机构
合肥工业大学管理学院
出处
《合肥工业大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第12期1884-1888,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(70631003
71071047)
教育部人文社会科学研究资助项目(10YJA630055)
文摘
客户抱怨的自动识别是企业支持和维系客户的关键问题。文章将文本挖掘与支持向量机理论相结合,提出一种网络客户抱怨文本的分类识别方法。该方法通过2次分类识别客户抱怨文本和客户抱怨的类型,主要是通过构建情感词典,选取特征词汇,以特征向量表示客户抱怨文本,以支持向量机的方法分类抱怨文本,并识别抱怨文本类型;用实验方法验证了其合理性和有效性,对企业网上客户抱怨识别和服务质量提高具有重要意义和实用价值。
关键词
客户
抱怨
抱怨文本识别
文本
挖掘
支持向量机
Keywords
customer complaint
complaint text identification
text mining
support vector machine(SVM)
分类号
N945.12 [自然科学总论—系统科学]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
面向特定主题的客户抱怨文本分类识别方法
何建民
刘明星
《合肥工业大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2010
5
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职称材料
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引证文献
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