【摘要】：隨著Web2.0技術(shù)和電子商務(wù)的飛速發(fā)展,越來越多的用戶通過互聯(lián)網(wǎng)分享產(chǎn)品的使用體驗(yàn)和表達(dá)喜惡的觀點(diǎn),如何有效地從評論文本中抽取產(chǎn)品特征是產(chǎn)品意見挖掘方向所亟需解決的問題。本文從產(chǎn)品特征頻繁項(xiàng)、特征-意見共現(xiàn)關(guān)系、模型訓(xùn)練和顯隱式特征匹配四個(gè)方面介紹產(chǎn)品特征抽取工作在國內(nèi)外的研究進(jìn)展并指出其各自的優(yōu)勢和不足,最后列出產(chǎn)品特征抽取在今后的研究方向。
[Abstract]:With the rapid development of Web2.0 technology and e-commerce, more and more users share the experience of using products and express their views of likes and dislikes through the Internet. How to extract product features effectively from comment text is an urgent problem to be solved in the direction of product opinion mining. This paper introduces the research progress of product feature extraction at home and abroad from four aspects: product feature frequent item, feature-opinion co-occurrence relationship, model training and explicit and implicit feature matching, and points out their respective advantages and disadvantages. Finally, the research direction of product feature extraction in the future is listed.
【作者單位】： 湖北師范大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)學(xué)院;湖北師范大學(xué)外國語學(xué)院;湖北師范大學(xué)文理學(xué)院;
【基金】：湖北省教育廳青年科學(xué)技術(shù)研究項(xiàng)目“非結(jié)構(gòu)化文本評論的情感分析模型構(gòu)建研究”(項(xiàng)目編號:Q20132503) 湖北省高等學(xué)校優(yōu)秀中青年科技創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)計(jì)劃項(xiàng)目“信息安全與應(yīng)急決策系統(tǒng)”(項(xiàng)目編號:T201430)
【分類號】：TP391.1

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本文編號：2471702