作者：李昌兵; 庞崇鹏; 李美平特征提取apriori算法方差选择
摘要：【目的】解决在海量客户评论信息中抽取产品特征时噪声大的问题。【方法】运用TF-IDF和方差选择的统计方法在众多初步提取出来的特征中进行选择,设置阈值后将各自提取出来的特征取交进行过滤,得到产品特征集合,根据基于矩阵和权重改进的Apriori算法产生频繁项集,设定不同阈值得到最优特征集合,实现对用户评论中产品特征的自动提取。【结果】以手机评论文本为例,从中抽取手机类的产品特征,根据人工标注的183个特征和算法识别出来的特征,查准率P为72.44%,查全率R为77.59%,综合值F为74.93%。【局限】查准率偏低,存在人工标注特征错误的情况。【结论】实验结果表明,在用统计方法和改进后的Apriori算法进行特征提取时可以提高各性能指标。
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