【摘 要】
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针对评论语句中产品各属性评价观点的提取问题,提出了一种基于产品属性的评论语句聚类分析算法,有效地将基于点互信息的算法和基于词典的方法结合了起来,提取产品评论语句中
【基金项目】
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贵州省科技厅科技合作项目(黔科合LH字[2015]7251号)
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针对评论语句中产品各属性评价观点的提取问题,提出了一种基于产品属性的评论语句聚类分析算法,有效地将基于点互信息的算法和基于词典的方法结合了起来,提取产品评论语句中属性词及其关联词,挖掘用户关于产品各个属性的评价观点,并把对同一属性的评价语句归为一类,以便于用户和厂家能够及时的了解到产品使用过程中各个属性所出现的问题,形成对评价观点的整体把握,该分析模型对提升产品评论语句分析的质量具有重要意义。实验结果表明,该模型的分析准确率可达到72%,具有较好的分析性能。
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