基于朴素贝叶斯的细粒度意见挖掘

• 作者: 刘丽
• 来源期刊: 物联网技术
• 关键词: 语言特征 朴素贝叶斯 细粒度 意见挖掘 条件随机场 评价要素
• 年，卷（期）: 2019,（6）
• 所属期刊栏目: 智能处理与应用
• 页码范围: 90-92
• 页数: 3页
• 分类号: TP273
• 语种: 中文
• DOI: 10.16667/j.issn.2095-1302.2019.06.027

摘要

针对常用细粒度意见挖掘模型条件随机场(CRF)需要大量细致的标注语料,费时费力,提出基于朴素贝叶斯的细粒度意见挖掘方法.该方法在朴素贝叶斯的基础上融合多种语言特征,对产品评论进行细粒度意见挖掘,提取评论文本中的评价要素,既避免了大量标注数据,省时省力,又增加了分类特征,提高分类精度.实验结果表明,评价要素识别的综合准确率达82％左右,比起常用模型,不但效率提高了,准确率也有所提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘丽	山西农业大学软件学院	6	3	1.0	1.0