本文關(guān)鍵詞：在線評論中基于邊界平均信息熵的產(chǎn)品特征提取算法

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【摘要】：隨著電子商務(wù)業(yè)務(wù)的迅猛發(fā)展,基于用戶網(wǎng)上評論的文本研究也成為熱點課題.用戶在進(jìn)行購買決策時,不僅需要了解該商品的整體評價,同時需要知道商品各個特征的情感態(tài)度傾向,故文章的目的在于研究在線評論中產(chǎn)品特征的自動提取的問題.實驗選擇滿足BNP(base noun phrase)模式的N-Gram作為候選項,并利用N-Gram的邊界平均信息熵的指標(biāo)以及子串依賴關(guān)系對候選項進(jìn)行過濾,提取最終的產(chǎn)品特征.與僅采取BNP模式直接作為產(chǎn)品特征的參照條件相比,當(dāng)前方法選取的過濾條件可以有效提高產(chǎn)品特征提取的準(zhǔn)確率.文中的方法不依賴于外部的領(lǐng)域語料且不需進(jìn)行人工干預(yù),其最終輸出的結(jié)果具有子串依賴的層次性,可以作為領(lǐng)域知識構(gòu)建的有效的參考數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu).
【作者單位】： 上海交通大學(xué)安泰經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院;上海交通大學(xué)電子信息與電氣工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 在線評論 產(chǎn)品特征 邊界平均信息熵
【分類號】：TP391.1
【正文快照】： 1引言隨著電子商務(wù)業(yè)務(wù)的迅猛發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)購物正在逐漸取代消費(fèi)者傳統(tǒng)購物習(xí)慣,成為市場的主要交易模式.消費(fèi)者在進(jìn)行購買決策之前,會面臨信息不完全的問題,從而給購買決策帶來困難.因此,在當(dāng)前基于互聯(lián)網(wǎng)的購物模式下,產(chǎn)品在線評論成為幫助消費(fèi)者進(jìn)行決策的主要信息來源.根據(jù)調(diào)

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本文編號：745226