【摘 要】
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消费者享受着网络购物带来的极大便利,也承担着一些特定风险。电商平台海量增长的商品数量和交易数量,使处于监管之外的商品越来越多,商品质量无法及时把控。消费者参与的评论数据在一定程度上能够反映商品质量的相关情况,本文通过对评论等信息进行获取和处理,为监管部门提供产品质量可能存在缺陷的线索信息,协助质量监督管理部门降低对电商平台中有形商品的监管难度。本文将信息抽取问题转化为序列标注任务,通过构建Ro B
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消费者享受着网络购物带来的极大便利,也承担着一些特定风险。电商平台海量增长的商品数量和交易数量,使处于监管之外的商品越来越多,商品质量无法及时把控。消费者参与的评论数据在一定程度上能够反映商品质量的相关情况,本文通过对评论等信息进行获取和处理,为监管部门提供产品质量可能存在缺陷的线索信息,协助质量监督管理部门降低对电商平台中有形商品的监管难度。本文将信息抽取问题转化为序列标注任务,通过构建Ro BERTa-Bi LSTM-CRF模型,实现了属性和意见的抽取,便于后续方面级分析等任务的进行。首先,针对电商平台中不同类型的页面设计了不同规则的分布式爬虫,解决数据无法高效可持续获取的问题。然后,基于评论文本的词性和依存关系设计规则,进行商品属性和用户意见的预标注,再对预标注数据进行人工纠正后形成数据集。最后,通过Ro BERTa获取评论文本深层的语义信息,并利用Ro BERTa-Bi LSTM-CRF模型完成了对属性和意见的抽取。实验结果表明,Ro BERTa-Bi LSTM-CRF对属性和意见的抽取效果在F1值等方面优于其他方法。本文通过集成学习方法实现了垃圾评论的识别。首先,将与缺陷线索发现任务无关的无用评论和不可靠评论作为垃圾评论。之后,结合实际可获取的数据内容和当前任务需要,提取与质量相关的属性和意见倾向等作为垃圾评论特征。最后,利用以朴素贝叶斯、支持向量机和随机森林为基学习器,逻辑回归为元学习器的Stacking集成学习模型,实现垃圾评论的识别。实验结果表明,本文的集成方法在F1值等方面优于其他方法。将上述方法应用到电商质量缺陷产品线索发现平台中,协助质量监管部门主动发现质量可能存在缺陷的产品线索信息。
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