基于多文檔摘要的產品評論挖掘技術研究.pdf

1、對產品評論進行挖掘，從中抽取利益方關切信息的技術和方法成為互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下非結構化數(shù)據(jù)處理研究的重要方向之一。本文對評論挖掘技術進行研究，提出基于產品特征的抽取式摘要算法獲得簡潔的摘要，再以摘要為基礎進行評論分析，從而從評論中抽取有價值的信息。主要貢獻如下:
　　1)根據(jù)詞向量工具word2vec的運行原理，設計了一套同義詞篩選規(guī)則，通過詞向量對種子詞典進行擴充，使用篩選規(guī)則篩選詞向量的擴充結果，可以有效的提高特征詞和情感詞的同義詞典

2、的質量。
　　2)基于依存句法分析技術實現(xiàn)自動化的情感詞極性判斷。首先利用開源的搜索引擎技術定位語料庫中情感詞的相關句子，找到與它具有并列關系(COO)的已知極性情感詞，以此判定情感詞的極性。相比于傳統(tǒng)的基于語料庫和連詞的判斷方法，通過COO關系可以捕捉到廣泛意義的并列關系，該方法對于情感傾向性判斷的準確率很高。
　　3)針對評價句法結構特點，設計基于產品特征的摘要抽取算法，生成簡短的具有代表性和可讀性的簡潔摘要，支持后續(xù)的