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在中文产品评论中利用无监督的识别评价对象,准确率和召回率较低。为此,提出一种中文产品评论中的评价对象识别方法。对特殊词、评价对象非完整性、评价对象非稳定性等情况过滤噪声,利用评价对象在评论文本中与评价短语规则出现频率较高的特征,进行置信度排序。实验结果表明,对于14 799篇数码类评论文章,该方法的准确率、召回率和F值分别为0.605、0.780、0.681。