【摘 要】
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针对商品评价信息的褒贬分析问题,提出PMI_HRV算法。算法在基于语料库的PMI算法基础上,采用最新的基于知网词典算法,解决基于语料库算法中低频词准确率差的问题;建立评价领域
【机 构】
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桂林电子科技大学计算机科学与工程学院,桂林电子科技大学广西可信软件重点实验室
【基金项目】
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广西自然科学基金(2014GXNSFAA118395);广西教育厅科研项目(2013YB094);广西可信软件重点实验室基金(kx201116);桂林电子科技大学研究生教育创新计划(GDYCSZ201466)
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针对商品评价信息的褒贬分析问题,提出PMI_HRV算法。算法在基于语料库的PMI算法基础上,采用最新的基于知网词典算法,解决基于语料库算法中低频词准确率差的问题;建立评价领域词语相关的基准词表,并增加否定属性表和网络用语表以扩充知网词典,使结果更为准确。实验结果表明,PMI_HRV算法具有较高的准确率和召回率。
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