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针对现有属性词抽取方法的准确率和覆盖率偏低问题,利用百度百科和分词后相邻词语同现比例识别专业领域生词,降低分词错误对属性词识别的影响,在中文产品评论语料中通过设计词性序列模板获得候选属性词集,该词性序列模板包含名词和名词短语模板、动词和动词短语模板,采用统计技术和自然语言处理技术筛选候选属性词。实验结果表明,对于3 623篇手机评论文章,利用该方法可获得1 732个属性词,准确率为0.565、召回率为0.726、调和平均值为0.636,具有较好的抽取性能。 相似文献
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基于Lucene实现了一个海量数据库全文检索的原型。把关系数据库引入了本系统,可针对不同类型的源数据库灵活配置,比采用配置文件更加灵活;采用多线程,通过动态机制来实现不同类型源数据库中记录的抽取、转换、建立索引;提供定时自动更新索引的功能;提供多种检索方式。 相似文献
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一种基于多重词典的中文文本情感特征抽取方法 总被引:1,自引:1,他引:0
情感特征抽取是文本情感分类的重要步骤,正确的选择情感特征并赋予合理的情感权重是保障分类精度的前提。利用基础情感词词典、连词词典及词语距离,提出了一种基于多重词典的中文文本情感特征抽取算法,实验证明该方法优于HM,SO-PMI和词语语义距离等经典的特征抽取算法。 相似文献
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