【摘 要】
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产品垃圾评论在一定程度上影响了评论信息的参考价值，本文旨在建立识别模型将垃圾评论从评论文本中剔除，保留真实的产品评论。首先，分析了产品评论的特点，从数据搜集、文本预处理
【机 构】
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长沙市雅礼中学,长沙理工大学数学与统计学院
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产品垃圾评论在一定程度上影响了评论信息的参考价值，本文旨在建立识别模型将垃圾评论从评论文本中剔除，保留真实的产品评论。首先，分析了产品评论的特点，从数据搜集、文本预处理、互信息检验、文本表示4个模块提取了14个特征。然后，利用高互补性建立了基于KNN和Bayes算法的组合分类器模型。最后，利用交叉验证对iPhone6Plus的产品评论进行检验，得到评价指标分别为：正确识别率75．3％、召回率82．1％以及F1值77．5％．
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