基于弱监督学习的产品特征抽取

• 作者: 伍量 何中市 黄永文
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: BootStrapping算法 文本模式抽取 产品评论挖掘
• 年，卷（期）: 2009,（13）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 199-201
• 页数: 3页
• 分类号: TP18
• 字数: 3665字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2009.13.069

摘要

产品评论挖掘是从自然语言描述的用户评论中获取信息的过程,产品特征抽取是产品评论挖掘的第1个阶段,产品特征的好坏决定了产品评论挖掘中后续阶段的质量.采用弱监督的学习方法,只需要提供少量的产品特征作为种子,从这些种子出现的语句中抽取文本模式,利用文本模式来发现新的产品特征.实验结果表明,从英文文本中自动抽取产品特征的实验系统,取得了较好的效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何中市	重庆大学计算机学院	96	980	17.0	24.0
2	黄永文	重庆大学计算机学院	9	218	7.0	9.0
3	伍量	重庆大学计算机学院	1	26	1.0	1.0