基于评论有用性投票的低频关键词提取方法研究

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在互联网环境下,许多消费者在购买商品之前都会参考网上的评论信息以及星级评价,比如五星好评。但是这些评论大多都是一些个人主观的评价,带有个人感情色彩,有的时候是片面的。如何从大量评论中找到有价值的信息成为研究的重点和难点。针对这一问题,文中提出有关在线评论有用性投票的分析方法。在实验中,利用论文的方法来提取评论集只出现一次低频关键词并对其进行排序。结果发现,所提取出的短语越有用,这条评论也就越有用,有用性投票数也就越高,可以更加客观、准确地反映该产品的实际情况,便于为消费者提供更好的消费决策。
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