本文關(guān)鍵詞：基于潛在特征的汽車評論要素挖掘

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【摘要】：互聯(lián)網(wǎng)的迅速發(fā)展帶來了網(wǎng)絡中評論數(shù)據(jù)的大量增長,分析這些非結(jié)構(gòu)化的文本數(shù)據(jù)的潛在價值對于整車企業(yè)在生產(chǎn)、營銷、售后等環(huán)節(jié)具有重要的指導意義。汽車垂直網(wǎng)站內(nèi)的評論數(shù)據(jù)海量且復雜,本文提出一種基于潛在特征的評論要素挖掘模型,對文本數(shù)據(jù)進行細粒度的挖掘,識別出文本的評論要素,即評價對象與評價詞。在汽車之家評論語料進行的實驗表明,本模型的預測準確率達到81%,具有良好的分類效果。
【作者單位】： 中國汽車技術(shù)研究中心數(shù)據(jù)資源中心;
【關(guān)鍵詞】： 文本挖掘 評論要素 序列標注 潛在特征
【分類號】：TP391.1
【正文快照】： 1引言隨著互聯(lián)網(wǎng)和信息行業(yè)的發(fā)展,數(shù)據(jù)已經(jīng)滲透到當今每個行業(yè)和業(yè)務職能領(lǐng)域,成為重要的生產(chǎn)因素,與此同時,汽車行業(yè)作為已有百年歷史的傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè),也在“互聯(lián)網(wǎng)+”的時代趨勢下進行著新一輪的產(chǎn)業(yè)革新。本文將對網(wǎng)絡采集的汽車評論數(shù)據(jù),利用文本挖掘技術(shù)進行分析。當前,各汽

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本文編號：697425