产品评论文本中特征词提取及其关联模型构建与应用

• 作者: 余琦玮 张飞 徐新胜 林静 王庆林 肖颖
• 来源期刊: 中国机械工程
• 关键词: 文本挖掘 特征词提取 情感评分 关联模型构建 影响因素推理
• 年，卷（期）: 2017,（22）
• 所属期刊栏目: 智能制造
• 页码范围: 2714-2721
• 页数: 8页
• 分类号: TP14|TH128
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-132X.2017.22.011

摘要

网络上产品评论文本是用户对产品的评价与反馈,及时、有效挖掘其中有价值的信息是制造企业、销售商获取竞争优势迫切需要解决的问题.综合词形、词性、依存关系、控制词及其情感描述等,设计了特征词提取规则单元以及规则模板,基于条件随机场实现了产品特征词的有效提取,并对特征词进行分类;构建了特征词频次、情感评分的计算模型;结合产品特征词的内容与分类,构建了产品特征词关联模型.在此基础上,提出了基于贝叶斯网络的产品特征词关键影响因素推理方法,并以某手机产品为对象进行应用与验证.研究结果可以为制造企业、销售商的精细化管理提供实施依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐新胜	中国计量大学工业工程研究所	28	185	7.0	11.0
2	张飞	中国计量大学机械设计制造及其自动化研究所	12	108	5.0	10.0
3	余琦玮	中国计量大学工业工程研究所	7	47	4.0	6.0
4	王庆林	中国计量大学工业工程研究所	2	6	1.0	2.0
5	肖颖	中国计量大学工业工程研究所	2	8	2.0	2.0
6	林静	中国计量大学工业工程研究所	1	6	1.0	1.0