评论挖掘中产品属性归类问题研究

• 作者: 杨源 林鸿飞 马云龙
• 来源期刊: 中文信息学报
• 学科: 工学
• 关键词: 属性 归类 SimRank 半监督学习
• 年，卷（期）: 2012,（3）
• 页码范围: 104-108,115
• 分类号: TP391
• 字数: 5367字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-0077.2012.03.018

摘要

该文主要把产品评论中属性的不同描述进行归类.在产品评论中,同类的属性会有不同的描述,例如,手机的“外形”和“设计”指的是同类属性.同类属性虽然有不同的描述,但是在句中却和相同的情感词搭配使用.该文首先抽取评论句中属性和情感词的搭配关系,形成一个二部图,然后用权重标准化SimRank计算不同属性之间的相似度,并把所得的结果与半监督学习中的贝叶斯分类器进行融合,得到了更好的分类结果.通过实验证明了此方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	林鸿飞	大连理工大学信息检索研究室	214	3759	31.0	55.0
2	杨源	大连理工大学信息检索研究室	2	55	2.0	2.0
3	马云龙	大连理工大学信息检索研究室	3	46	2.0	3.0