中文产品评论中属性词抽取方法研究

• 作者: 徐叶强 朱艳辉 栗春亮
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 产品评论 生词识别 序列模板 属性词
• 年，卷（期）: 2011,（12）
• 所属期刊栏目: 软件技术与数据库
• 页码范围: 26-28,32
• 分类号: TP393
• 字数: 4491字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2011.12.009

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱艳辉	湖南工业大学计算机与通信学院	76	572	12.0	21.0
2	栗春亮	湖南工业大学计算机与通信学院	4	206	4.0	4.0
3	徐叶强	湖南工业大学计算机与通信学院	7	125	7.0	7.0