【摘 要】
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电子商务网站允许用户对商品发表评论,用户评论通常含有用户对商品的主观性体验,常被潜在顾客作为比较不同商品并作出购买选择的参考,也可被生产厂商作为市场反馈调查的数据
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电子商务网站允许用户对商品发表评论,用户评论通常含有用户对商品的主观性体验,常被潜在顾客作为比较不同商品并作出购买选择的参考,也可被生产厂商作为市场反馈调查的数据来源.然而,由于电子商务的发展,热门商品常常拥有成百甚至上千条用户评论,这使得阅读所有评论十分耗时.提出了一种基于特征的用户评论自动摘要方法,能够自动生成简洁、全面的摘要 .首先自动从评论中识别用户评价的商品特征,根据特征对评论句分类,然后使用句子抽取的方法生成摘要 .实验证明该特征识别和特征过滤算法的查准率平均可达81%,查全率为52%.相较于Hu和Liu使用的频繁项集挖掘算法.查全率降低了6%,而查准率提高了24%,F1值提高为6%.算法更加注重特征识别的查准率,总体的摘要效果比较好.
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