修正中文评论挖掘中产品特征词序的实验研究

• 作者: 李实 陆光
• 来源期刊: 科学技术与工程
• 学科: 工学
• 关键词: 产品特征 Web挖掘 情感分析 用户评论
• 年，卷（期）: 2012,（21）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 5181-5186
• 分类号: TP391.3|TP311
• 字数: 3337字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-1815.2012.21.010

摘要

目前互联网已经成为信息和观点的交换主要媒介,因此也成为了手机用户对于产品观点的最佳来源.但是目前为止研究中文文本的评论挖掘问题的研究还比较少.为了进一步发展这一领域的研究,旨在从中文客户评论中得到用户关心的产品特征.方法基于关联规则理论中的Apriori算法.主要通过计算频繁特征项的各分量在文本中出现位置的概率,从而确定挖掘到的候选产品特征中词汇的语序,使挖掘结果满足中文的正规语法要求.采用因特网上的评论数据作为语料,通过实验结果表明所提出的方法使得中文评论中的产品特征挖掘性能有所提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陆光	东北林业大学信息与计算机工程学院	19	40	3.0	5.0
2	李实	东北林业大学信息与计算机工程学院	5	150	4.0	5.0