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| 基于条件随机场的商品评论信息抽取研究 | |
| 摘 要： | 采用条件随机场(CRFs)算法,以商品属性为中心,挖掘出消费者对商品的情感观点以及观点态度的强弱。通过对商品评论进行标注学习,实现了商品属性和相应的评价词的自动抽取,从而识别出评论文本中的关键信息。研究中抽取的三个维度的关键信息包括商品特征属性,与之相关的评论情感观点,以及情感程度的强弱。仿真实验表明,借助词本身和词性特征,以及上下词的位置关系特征,CRFs算法对商品评论信息抽取有着较高的查准率和召回率。 |
CRFs-based Information Extraction of Product Reviews |
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