【摘 要】
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本文提出了一种建议评论分类方法和一种建议关键短语提取方法,以实现评论文本的建议挖掘,帮助用户更便捷地作出决策,也帮助商家更精准地改进相关服务.对于评论的分类,本文提出一种基于PU（positive and unlabeled）学习的方法.与常规PU学习不同,正例样本通过简单规则获得;在PU学习一阶段中,以投票的方式综合三种方法去划分可靠负例;PU学习二阶段中,将代价敏感融入支持向量机中进行训练.在
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本文提出了一种建议评论分类方法和一种建议关键短语提取方法,以实现评论文本的建议挖掘,帮助用户更便捷地作出决策,也帮助商家更精准地改进相关服务.对于评论的分类,本文提出一种基于PU（positive and unlabeled）学习的方法.与常规PU学习不同,正例样本通过简单规则获得;在PU学习一阶段中,以投票的方式综合三种方法去划分可靠负例;PU学习二阶段中,将代价敏感融入支持向量机中进行训练.在经典数据集上进行对比实验,证明了此方法的有效性.对于关键短语的提取,本文提出一种基于词图模型的方法.根据建议表达的语义特点,进行短语的预处理以及顶点的构造,对边的权重和顶点分数给出了新的计算方法,并通过实验验证此法的可行性.
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