本文選題：產(chǎn)品特征 + 特征提取　； 參考：《現(xiàn)代圖書情報技術(shù)》2013年12期

【摘要】：針對中文網(wǎng)絡(luò)客戶評論中產(chǎn)品特征提取問題,提出采用FP增長算法獲取候選產(chǎn)品特征集,再根據(jù)獨立支持度、頻繁項名詞非特征規(guī)則及PMI閾值過濾技術(shù)對候選產(chǎn)品特征進(jìn)行篩選,得到最終產(chǎn)品特征集,從而實現(xiàn)對中文網(wǎng)絡(luò)客戶評論中產(chǎn)品特征信息的自動挖掘。采用數(shù)據(jù)堂提供的手機(jī)評論語料,對該方法進(jìn)行數(shù)據(jù)實驗,實驗結(jié)果可以驗證該方法的有效性。
[Abstract]:Aimed at the problem of extraction products Chinese customer reviews on the Internet, using the FP growth algorithm to obtain the candidate feature set, according to independent support, frequent noun non characteristic rules and PMI threshold filtering technology for screening candidate product features, final product feature set, so as to realize the automatic mining of product feature information Chinese customer reviews on the Internet in the hall of the mobile phone. The data provide commentary corpus, data on the experimental method, the validity of the experimental results can validate the method.

【作者單位】： 重慶郵電大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院;
【基金】：國家社會科學(xué)基金項目“差錯管理氣氛對企業(yè)創(chuàng)新行為的影響機(jī)理及對策研究”(項目編號:12CGL049) 重慶市自然科學(xué)基金項目“基于在線社交網(wǎng)絡(luò)的輿情演化及社會化協(xié)同過濾推薦算法研究”(項目編號:CSTC2011jjA40045)的研究成果之一
【分類號】：TP393.01

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前5條

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【共引文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

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【二級參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

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相關(guān)碩士學(xué)位論文 前1條

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：1735475