产品评论文本中特征词提取及其关联模型构建与应用

摘要：

网络上产品评论文本是用户对产品的评价与反馈,及时、有效挖掘其中有价值的信息是制造企业、销售商获取竞争优势迫切需要解决的问题.综合词形、词性、依存关系、控制词及其情感描述等,设计了特征词提取规则单元以及规则模板,基于条件随机场实现了产品特征词的有效提取,并对特征词进行分类;构建了特征词频次、情感评分的计算模型;结合产品特征词的内容与分类,构建了产品特征词关联模型.在此基础上,提出了基于贝叶斯网络的产品特征词关键影响因素推理方法,并以某手机产品为对象进行应用与验证.研究结果可以为制造企业、销售商的精细化管理提供实施依据.

关键词：文本挖掘、特征词提取、情感评分、关联模型构建、影响因素推理

所属期刊栏目：28

分类号：TP14;TH128(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金资助项目51405462,51305417;浙江省自然科学基金资助项目LY16G010006;浙江省科技厅公益性技术应用研究计划资助项目2014C31117

在线出版日期：2018-03-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：2714-2721