【摘 要】
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本文提出了一种结合自然语言处理技术与支持向量机模型,从客户评论中识别产品属性的方法。为了检验该方法的有效性,从收集的22 157条有关餐厅的评论语句中随机选取了3 701条,
【机 构】
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中南财经政法大学信息与安全工程学院,上海理工大学管理学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(编号:70903047)成果之一
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本文提出了一种结合自然语言处理技术与支持向量机模型,从客户评论中识别产品属性的方法。为了检验该方法的有效性,从收集的22 157条有关餐厅的评论语句中随机选取了3 701条,对其进行了手工标注。针对手工标注语料库,利用支持向量机方法进行了产品属性识别训练和测试,并在准确率、召回率、F1值方面进行了评估。在测试结果中,平均准确率为95.6%,平均召回率为81.9%,平均F1值为87.3%。实验结果表明,该方法在平均准确率、平均召回率和平均F1值方面均高于最大熵模型方法,在句子层次上具有较好的属性识别效果。
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