本文選題：商品評(píng)論 + 產(chǎn)品屬性��； 參考：《小型微型計(jì)算機(jī)系統(tǒng)》2013年11期

【摘要】：從商品評(píng)論中抽取作為評(píng)價(jià)對(duì)象的產(chǎn)品屬性及判斷評(píng)價(jià)的極性(正面評(píng)價(jià)、負(fù)面評(píng)價(jià)、中性評(píng)價(jià)),對(duì)于充分挖掘利用電子商務(wù)網(wǎng)站上積累的大量商品評(píng)論,為消費(fèi)者的購(gòu)物決策和生產(chǎn)者的生產(chǎn)決策提供支持,具有重要意義.本文針對(duì)現(xiàn)有算法的不足,結(jié)合中文電子商務(wù)網(wǎng)站中商品評(píng)論的特點(diǎn),提出了綜合模板、頻率和HITS的無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法,用于從中文商品評(píng)論中識(shí)別產(chǎn)品屬性.充分的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提出的無(wú)監(jiān)督算法對(duì)產(chǎn)品屬性識(shí)別的F值可以達(dá)到77.3%,優(yōu)于文獻(xiàn)中提出的其他類(lèi)似算法.
[Abstract]:The product attributes and the polarity of judgment evaluation (positive evaluation, negative evaluation, neutral evaluation) are extracted from commodity reviews. It is of great significance to fully excavate a large amount of commodity reviews on the e-commerce website and provide support to consumers' shopping decision and producer's production decision. Inadequacy of the algorithm, combined with the characteristics of commodity reviews in Chinese e-commerce websites, an unsupervised learning algorithm of integrated template, frequency and HITS is proposed to identify product attributes from Chinese commodity reviews. The full experimental results show that the proposed unsupervised algorithm can reach 77.3% of the F value of product attribute recognition, which is superior to the literature. Other similar algorithms.
【作者單位】： 四川大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院;
【基金】：高等學(xué)校博士學(xué)科點(diǎn)專項(xiàng)科研基金項(xiàng)目(20100181120029)資助
【分類(lèi)號(hào)】：TP393.092

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2024583