本文選題：意見信息 + 條件隨機場�。� 參考：《系統(tǒng)科學與數(shù)學》2017年04期

【摘要】：如今越來越多的乘客選擇乘坐舒適快捷的飛機出行,中國航空運輸需求因此逐年增長,航空公司在獲得更多盈利空間的同時也面臨激烈的競爭.對航空公司的用戶評論進行意見信息抽取,不僅可用于航空公司改進服務質(zhì)量和用戶體驗,還可為用戶選擇滿意的航空公司提供參考.文章首次以新浪微博平臺上航空公司的用戶評論為基礎數(shù)據(jù),利用條件隨機場進行意見信息抽取.在有關研究中,專家學者大多憑借以往知識的了解對特征對象和特征詞進行人工標注,鮮少分析用戶在本評論語料中的關注點.因此,文章創(chuàng)新性地在人工標注前首先利用TF-IDF算法進行關鍵詞提取,找到本評論語料中用戶的關注點,最后以超過93%的F平均值證明模型的有效性,為后續(xù)的研究提供了新方向.
[Abstract]:Nowadays, more and more passengers choose to travel by comfortable and fast air. As a result, the demand for air transportation in China is increasing year by year, and airlines are facing fierce competition while gaining more profit space. It can not only be used to improve the service quality and user experience of airlines, but also provide reference for users to select satisfactory airlines. Based on the comments of airline users on Sina Weibo platform for the first time, the paper uses conditional random field to extract opinion information. In the relevant studies, most experts and scholars rely on the knowledge of the past to manually annotate feature objects and feature words, and rarely analyze the concerns of users in this review corpus. Therefore, this paper innovatively uses TF-IDF algorithm to extract keywords before manual annotation, finds the user's concerns in this review corpus, and finally proves the validity of the model with more than 93% F average. It provides a new direction for further research.
【作者單位】： 東北財經(jīng)大學統(tǒng)計學院;遼寧大學亞澳商學院;
【基金】：國家社科基金重大項目(13&ZD171) 遼寧省教育廳科學研究項目(LN2016YB026) 東北財經(jīng)大學研究生教學改革研究項目(yjyb201634)資助課題
【分類號】：TP391.1

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