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面向特定领域的产品评价对象自动识别研究
被引量:
34
1
作者
宋晓雷
王素格
李红霞
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2010年第1期89-93,共5页
产品评价对象的自动识别是文本观点信息抽取和倾向性分析中的重要研究课题之一。该文针对汽车评论,提出了一种不依赖外部资源的无指导评价对象自动识别方法。该方法首先综合使用词形模板和词性模板,采用模糊匹配方法和剪枝法抽取候选评...
产品评价对象的自动识别是文本观点信息抽取和倾向性分析中的重要研究课题之一。该文针对汽车评论,提出了一种不依赖外部资源的无指导评价对象自动识别方法。该方法首先综合使用词形模板和词性模板,采用模糊匹配方法和剪枝法抽取候选评价对象。然后,从候选对象集中,采用双向Bootstrapping方法识别出产品评价对象。最后,通过采用K均值聚类方法对产品评价对象进行聚类,实现从评价对象中自动抽取产品名称和产品属性。实验结果表明,该方法对产品评价对象识别的F值达到58.5%,产品名称识别的F值达到69.48%。
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关键词
计算机应用
中文信息处理
产品评价对象
产品名称
产品属性
模板
K均值聚类
双向Bootstrapping方法
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职称材料
题名
面向特定领域的产品评价对象自动识别研究
被引量:
34
1
作者
宋晓雷
王素格
李红霞
机构
山西大学数学科学学院
山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室
出处
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2010年第1期89-93,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(60875040
60970014)
+4 种基金
教育部高等学校博士点基金资助项目(200801080006)
山西省自然科学基金资助项目(2007011042)
教育部科学技术研究重点基金资助项目(2007018)
山西省重点实验室开放基金资助项目(2007031017)
太原市科技局明星专项(09121001)
文摘
产品评价对象的自动识别是文本观点信息抽取和倾向性分析中的重要研究课题之一。该文针对汽车评论,提出了一种不依赖外部资源的无指导评价对象自动识别方法。该方法首先综合使用词形模板和词性模板,采用模糊匹配方法和剪枝法抽取候选评价对象。然后,从候选对象集中,采用双向Bootstrapping方法识别出产品评价对象。最后,通过采用K均值聚类方法对产品评价对象进行聚类,实现从评价对象中自动抽取产品名称和产品属性。实验结果表明,该方法对产品评价对象识别的F值达到58.5%,产品名称识别的F值达到69.48%。
关键词
计算机应用
中文信息处理
产品评价对象
产品名称
产品属性
模板
K均值聚类
双向Bootstrapping方法
Keywords
computer
application
Chinese
information
processing
comment
target
of
prod
uct
prod
uct
name
prod
uct
attribute
template
K-means
clustering
bidirectional
Bootstrapping
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
面向特定领域的产品评价对象自动识别研究
宋晓雷
王素格
李红霞
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2010
34
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