| 基于支持向量机的产品属性识别研究 |
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| 引用本文： | 余传明,陈雷,张小青.基于支持向量机的产品属性识别研究[J].情报学报,2010,29(6). |
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| 作者姓名： | 余传明 陈雷 张小青 |
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| 摘 要： | 本文提出了一种结合自然语言处理技术与支持向量机模型,从客户评论中识别产品属性的方法.为了检验该方法的有效性,从收集的22 157条有关餐厅的评论语句中随机选取3701条,对其进行手工标注.针对手工标注语料库,利用支持向量机方法进行了产品属性识别训练和测试,并在准确率、召回率、F1值方面进行了评估.在测试结果中,平均准确率为95.6%,平均召回率为81.9%,平均F1值为87.3%.实验结果表明,该方法在平均准确率、平均召回率和平均F1值方面均高于最大熵模型方法,在句子层次上具有较好的属性识别效果.
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| 关 键 词： | 意见挖掘 产品属性识别 支持向量机 客户评论 |
Mining Product Features from Free-text Customer Reviews——An SVM-based Approach |
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| Yu Chuanming,Chen Lei,Zhang Xiaoqing.Mining Product Features from Free-text Customer Reviews——An SVM-based Approach[J].Journal of the China Society for Scientific andTechnical Information,2010,29(6). |
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| Authors: | Yu Chuanming Chen Lei Zhang Xiaoqing |
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