【摘 要】
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[目的/意义]有效分析并利用电子商务网站用户评论数据,发掘海量用户评论数据的价值,识别用户关注的商品属性,在丰富用户行为学理论研究内容的同时,也为相关实践提供参考。[方法/过程]基于依存句法分析技术以及Word2Vec词向量技术构建的产品特征库进行在线评论用户观点的抽取,并通过引入依存词对的词性特征、依存关系组合特征和词汇距离约束等方法,提升用户观点抽取的精度和质量。[结果/结论]文章所提的基于依存句法和产品特征库的用户观点抽取方法相较于最近距离法和SBV极性传递法有更优的实验效果,在准确率、召回率和F1
【机 构】
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西北大学公共管理学院,数字广东网络建设有限公司
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[目的/意义]有效分析并利用电子商务网站用户评论数据,发掘海量用户评论数据的价值,识别用户关注的商品属性,在丰富用户行为学理论研究内容的同时,也为相关实践提供参考。[方法/过程]基于依存句法分析技术以及Word2Vec词向量技术构建的产品特征库进行在线评论用户观点的抽取,并通过引入依存词对的词性特征、依存关系组合特征和词汇距离约束等方法,提升用户观点抽取的精度和质量。[结果/结论]文章所提的基于依存句法和产品特征库的用户观点抽取方法相较于最近距离法和SBV极性传递法有更优的实验效果,在准确率、召回率和F1
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