基于支持向量机的产品属性识别研究

余传明; 陈雷; 张小青

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基于支持向量机的产品属性识别研究

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本文提出了一种结合自然语言处理技术与支持向量机模型,从客户评论中识别产品属性的方法.为了检验该方法的有效性,从收集的22 157条有关餐厅的评论语句中随机选取3701条,对其进行手工标注.针对手工标注语料库,利用支持向量机方法进行了产品属性识别训练和测试,并在准确率、召回率、F1值方面进行了评估.在测试结果中,平均准确率为95.6%,平均召回率为81.9%,平均F1值为87.3%.实验结果表明,该方法在平均准确率、平均召回率和平均F1值方面均高于最大熵模型方法,在句子层次上具有较好的属性识别效果.

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来源
《情报学报》 |2010年第6期|1038-1044|共7页
作者
余传明; 陈雷; 张小青;
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作者单位

中南财经政法大学信息与安全工程学院;

武汉;

430073;

上海理工大学管理学院;

上海;

200093;

上海理工大学管理学院;

上海;

200093;

上海理工大学管理学院;

上海;

200093;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类
关键词
意见挖掘; 产品属性识别; 支持向量机; 客户评论;

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