【摘 要】
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属性抽取作为自然语言处理方向的热门任务之一,在电子商务领域也有着较高的应用价值,然而目前传统的特征工程抽取算法,对于电商从业者而言成本过于高昂。针对这一现象,笔者构
【基金项目】
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上海立信会计金融学院大学生创新创业训练计划(项目编号:201911639074)
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属性抽取作为自然语言处理方向的热门任务之一,在电子商务领域也有着较高的应用价值,然而目前传统的特征工程抽取算法,对于电商从业者而言成本过于高昂。针对这一现象,笔者构建了一个中文网购商品属性抽取算法框架,该模型实现了对商品属性及评论的自动化抽取,通过双向长短时记忆模型抽取文本序列并输出商品属性,并基于商品属性映射空间向量模型以构建领域知识图谱,获得电子商务平台的产品画像本体。
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