【摘 要】
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针对旅游发展趋势及旅游景点评论观点抽取的难题,提出一种基于机器学习的多级规约条件随机场(conditional random field,CRF)模型的旅游景点评论观点分析方法。分析常见观点
【机 构】
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西安航空学院计算机学院,西安交通大学医学部
【基金项目】
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国家自然科学基金(71373203),西安航空学院2018年大学生创新创业训练计划项目(DCX2018056)
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针对旅游发展趋势及旅游景点评论观点抽取的难题,提出一种基于机器学习的多级规约条件随机场(conditional random field,CRF)模型的旅游景点评论观点分析方法。分析常见观点分析方法,利用CRF算法从数据集中提取评价观点,基于评论者关系特征构建景点虚假评论者自动识别模型对其评论观点进行过滤,并对评论观点的相关性进行观点合并。实验结果表明:该方法较其他常见方法在准确率、召回率方面有明显提高,且查准率-召回率曲线(precision and recall,PR)及接受者操作特征(receive
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