【摘 要】
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用户评论包含了丰富的用户观点信息,对潜在的顾客和商家具有重要的参考价值。观点目标和观点词作为用户评论中的核心对象,它们的自动抽取是用户评论智能化应用的一项核心工作
【机 构】
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广西可信软件重点实验室（桂林电子科技大学）,广西自动检测技术与仪器重点实验室（桂林电子科技大学）
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61562014,U1711263);广西自然科学基金重点项目(2018GXNSFDA281049);桂林电子科技大学研究生优秀学位论文培育项目(16YJPYSS15);桂林电子科技大学研究生教育创新计划项目(2018YJCX48);广西可信软件重点实验室研究课题(kx201916)~~
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用户评论包含了丰富的用户观点信息,对潜在的顾客和商家具有重要的参考价值。观点目标和观点词作为用户评论中的核心对象,它们的自动抽取是用户评论智能化应用的一项核心工作。目前主要采用有监督的抽取方法解决该问题,这些方法依赖于利用高质量的标注样本进行模型训练,而传统人工标注样本的方法不仅耗时费力,且标注成本高。众包计算为构建高质量训练样本集提供了一种有效途径,然而,众包工作者由于知识背景等因素使得标注结果的质量参差不齐。为了在有限的成本下获取高质量的标注样本,提出一种基于工作者专业水平评估的自适应众包标注方法,构
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