作者：聂卉; 杜嘉忠评论挖掘标签抽取依存句法分析
摘要：【目的】面向在线商品评论，通过探索“产品特征一观点”对应关系的识别方法，抽取商品特征标签，凝练评论精华。在网络资讯良莠混杂的环境下，帮助用户有效获得有价值的资讯。【方法】引人依存语法关系，对评论模板实现自动分类、过滤、泛化并形成模板库。基于模板库和外部词典提取特征标签，同时确立候选标签的筛选过滤机制。【结果】面向真实的网络评论集，本文方法的性能优于单纯过滤与泛化的抽取方法。F值最优达到56．5％，调整参数后，准确率达到65％。【局限】需要在特征抽取前依据评论语句质量进行前期过滤，考虑特征词库的自动化获取，在模板形成过程中，还需添加更多的句法关系，进一步提高特征标签的抽取准确度。【结论】单纯依据句法模板频率进行模板过滤的方法有提升空间。特征抽取过程考虑模板的长度特征，设定抽取窗口，对特征标签进行筛选、合并特征能获取更好的抽取结果。
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