【摘 要】
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针对中文在线评论中产品属性词的提取,提出了一种基于互自扩展模式的半监督学习方法。利用较少的人工参与,通过FP-Growth算法挖掘频繁项集获得种子属性词,通过增量迭代发现新的属性词;在每一轮迭代中,通过计算提取词与提取模式的置信度确保了算法的准确性,同时避免了主题偏移。最后通过相似提取模式获得复合提取词,大大减少了因分词及词性标注错误所导致的属性词挖掘错误,以牺牲较少准确率的代价换取了较高的召回率
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目（61471083）,国家教育部人文社科研究规划基金资助项目（14YJA630044）
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针对中文在线评论中产品属性词的提取,提出了一种基于互自扩展模式的半监督学习方法。利用较少的人工参与,通过FP-Growth算法挖掘频繁项集获得种子属性词,通过增量迭代发现新的属性词;在每一轮迭代中,通过计算提取词与提取模式的置信度确保了算法的准确性,同时避免了主题偏移。最后通过相似提取模式获得复合提取词,大大减少了因分词及词性标注错误所导致的属性词挖掘错误,以牺牲较少准确率的代价换取了较高的召回率。实验结果表明,该算法对产品属性提取的F值可以达到78.97%,结果优于其他类似的提取算法。
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