網(wǎng)絡文本評論中產(chǎn)品特征抽取綜述
[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】: 湖北師范大學計算機科學技術(shù)學院;湖北師范大學外國語學院;湖北師范大學文理學院;
【基金】:湖北省教育廳青年科學技術(shù)研究項目“非結(jié)構(gòu)化文本評論的情感分析模型構(gòu)建研究”(項目編號:Q20132503) 湖北省高等學校優(yōu)秀中青年科技創(chuàng)新團隊計劃項目“信息安全與應急決策系統(tǒng)”(項目編號:T201430)
【分類號】:TP391.1
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,本文編號:2471702
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