基于无监督学习的产品特征抽取

• 作者: 熊壮
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 产品评论 文本模式 “整体-部分”关系
• 年，卷（期）: 2012,（10）
• 所属期刊栏目: 数据库、信号与信息处理
• 页码范围: 160-163
• 分类号: TP391
• 字数: 3423字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2012.10.035

摘要

产品特征抽取是文本观点抽取和倾向性分析中的重要研究课题之一,提出了一种基于无监督学习的产品特征自动抽取方法.该方法从产品评论语句中抽取文本模式,以文本模式作为特征,将产品评论中所有的名词和名词短语(除产品名称)表示为向量,采用聚类算法将表示为向量的名词和名词短语聚为两类,以产品名称作为外部知识,利用表示“整体-部件”关系的文本模式识别产品特征集合.实验结果表明,该方法在电子产品领域的产品评论语料上取得了较好的实验效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	熊壮	重庆大学计算机学院	3	23	3.0	3.0