【摘 要】
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[目的]研究基于在线产品评论的隐性特征抽取,帮助用户从评论资讯中获取完整的产品信息与用户评价.[方法]对两类主流的隐性特征抽取方法,即共现关系推断法和分类法,进行对比分
【机 构】
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中山大学资讯管理学院 广州510006;
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[目的]研究基于在线产品评论的隐性特征抽取,帮助用户从评论资讯中获取完整的产品信息与用户评价.[方法]对两类主流的隐性特征抽取方法,即共现关系推断法和分类法,进行对比分析;构建领域词向量将语义关系引入语句模型,通过增强语句表达能力优化算法;探讨数据集类别样本的均衡性对算法产生的影响.[结果]实验结果表明,不考虑类别样本量的均衡问题,分类法优于关系推断法,词向量的引入显著增强了语句表达能力,隐性特征识别模型的召回率提升5.91％,F1提升2.48％.若数据集类别样本量均衡,关系推断法表现更优,引入词向量后,最优模型的F1值达0.7503.[局限]训练词向量的语料规模和均衡语料的规模偏小,有待进一步扩充完善.[结论]实际应用中,应根据目标数据选择合适的建模方案,均衡数据集下,算法表现更好;词向量对两类方法都有优化作用,对分类法的优化作用更为明显.
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