【摘 要】
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用户的在线评论可以有效地帮助用户选择在线商品或服务。然而，热销商品的用户评论数量极其庞大，同时，这些评论的质量参差不齐。因此，评估评论质量并挑选出高质量的评论变得尤为迫
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用户的在线评论可以有效地帮助用户选择在线商品或服务。然而，热销商品的用户评论数量极其庞大，同时，这些评论的质量参差不齐。因此，评估评论质量并挑选出高质量的评论变得尤为迫切。目前网站采取邀请用户人工标注的方式评估评论的质量，需耗费用户大量的时间和精力。为解决这个问题，提出了一个自动化评估评论质量的方法。该方法通过应用基于评论与评论者两类特征的支持向量机（SVM）分类器实现。在国内著名在线购物网站京东的评论数据上测试了提出的方法。实验结果表明评估识别高质量评论的准确率达到了87．5％。通过实验发现，能够表征评
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