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针对用户评论信息,基于句子上下文相关线索和上下文无关线索信息,应用句法分析、点互信息方法,构造领域词典及主张词典,对产品评论中的评价对象进行抽取。实验结果说明,与取距离评价词最近的词作为评价对象的Baseline方法相比,该方法能提高准确率和F度量值。
Web文档评价对象抽取研究
【摘 要】
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针对用户评论信息,基于句子上下文相关线索和上下文无关线索信息,应用句法分析、点互信息方法,构造领域词典及主张词典,对产品评论中的评价对象进行抽取。实验结果说明,与取
【机 构】
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福州大学数学与计算机科学学院
【出 处】
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计算机工程
【发表日期】
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2011年6期
【基金项目】
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上海市信息安全综合管理技术研究重点实验室开放课题基金资助项目“基于机器学习的文本极性分析研究”（AGK2009003）
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