作者：周立欣; 林杰特征词抽取二分网络noderank算法重要性排序
摘要：【目的】基于自然语言处理技术和复杂网络相关理论,提出新的产品特征识别方法,提高产品特征的抽取效果。【方法】构建产品特征–情感词对的二分加权网络,从网络视角更加清晰、直观地描述产品特征词和情感词之间的关系。然后提出NodeRank算法对产品特征词进行重要性排序,提高特征词提取的准确率。【结果】通过对京东商城中真实评论数据的仿真实验,结果表明NodeRank算法产品特征提取的准确率、召回率和F-score都高于HAC、TF-IDF和TextRank等基准算法。【局限】NodeRank算法的计算复杂度偏高,需要进一步优化。【结论】NodeRank算法是一种准确有效的特征提取方法,能够为产品特征提取、产品营销等商业活动提供支持。
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