【摘 要】
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文章基于提取用户评论中用户的观点和评论的极性,利用基于句法分析的模式匹配方法来提取特征词,建立特征词集合。采用了TF-IDF算法来抽取匹配特征词的观点词集合,去除贡献度
【机 构】
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广东石油化工学院计算机与电子信息学院
【基金项目】
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广东省高等学校科技创新项目(2013kjcx0132);国家级大学生创新创业训练计划项目(201411656017);校级大学生创新创业训练与培育项目(2015DCA004,2015py A002,2015py A041,2015py A042);大学生拔尖创新人才培养“培英计划”项目(广石化院[2015]21号)
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文章基于提取用户评论中用户的观点和评论的极性,利用基于句法分析的模式匹配方法来提取特征词,建立特征词集合。采用了TF-IDF算法来抽取匹配特征词的观点词集合,去除贡献度低的观点词,然后采用简约相似度算法来量化种子词和目标观点词之间的相似度,该相似度能够很好的代表未知目标词在一个句子中的倾向性,从而为量化用户观点极性打下基础。最后以某电商平台上的商品成交记录作为实验测试数据,得到不同商品在不同特征之间的评价差异,从而挖掘出用户的个性化需求。
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