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摘要:
随着电子商务的不断发展,对于电商中的网评进行数据挖掘不仅有利于用户消费决策,而且有利于给商家提供改进方向.但是,网络评论表达不规范,而且夹杂这过多的无用信息,这对于挖掘其知识带来了很大的负面影响.因此,对网评中具有真正表述评论者观点的句子进行提取就显得尤为重要,本文提出一种基于词向量的观点句识别方法,并提出基于TF-IDF的句子向量构造方法,有效的提高了观点句的识别率,并将人工的工作降到最低.
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文献信息
篇名 词向量提取评论观点句方法研究
来源期刊 西部皮革 学科 工学
关键词 观点句 词向量 TF-IDF 句子向量
年,卷(期) 2017,(10) 所属期刊栏目 文化与探索
研究方向 页码范围 271-273
页数 3页 分类号 TN711
字数 2786字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 林正奎 19 115 5.0 10.0
2 张焕成 2 2 1.0 1.0
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研究主题发展历程
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词向量
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句子向量
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西部皮革
半月刊
1671-1602
51-1624/TS
大16开
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62-216
1978
chi
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