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![基于意見(jiàn)挖掘的產(chǎn)品排名技術(shù)研究.pdf_第1頁(yè)](https://static.zsdocx.com/FlexPaper/FileRoot/2019-3/16/16/feae1368-4173-4dff-ad98-e03aee0827ad/feae1368-4173-4dff-ad98-e03aee0827ad1.gif)
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文檔簡(jiǎn)介
1、隨著Internet網(wǎng)絡(luò)的不斷發(fā)展,消費(fèi)者通過(guò)商家的網(wǎng)站、網(wǎng)絡(luò)論壇、BBS以及Blog發(fā)表關(guān)于各種產(chǎn)品的評(píng)論信息。商家、廠家可以通過(guò)分析這些評(píng)論信息獲取反饋意見(jiàn);消費(fèi)者可以通過(guò)閱讀這些評(píng)論信息在購(gòu)買商品時(shí)獲得幫助。通過(guò)人工搜集-閱讀-分析這些評(píng)論信息的工作十分繁瑣和耗時(shí),自動(dòng)搜索-分析這些評(píng)論信息變得十分必要且重要。隨著越來(lái)越多的人通過(guò)網(wǎng)絡(luò)表達(dá)他們對(duì)于產(chǎn)品的觀點(diǎn),意見(jiàn)挖掘和產(chǎn)品排名變得越來(lái)越重要,基于意見(jiàn)挖掘的產(chǎn)品排名正是在這一環(huán)境產(chǎn)生
2、的。基于意見(jiàn)挖掘的產(chǎn)品排名是利用意見(jiàn)挖掘技術(shù)和產(chǎn)品排名技術(shù)自動(dòng)處理在線文本。
本文利用基于語(yǔ)句的產(chǎn)品意見(jiàn)挖掘與產(chǎn)品排名技術(shù)處理中文網(wǎng)絡(luò)文本,獲得產(chǎn)品特征排序和產(chǎn)品綜合排序。本文引入句法分析等自然語(yǔ)言處理技術(shù),構(gòu)造了情感詞典與特征庫(kù),從而使產(chǎn)品排名系統(tǒng)的準(zhǔn)確率得到了提高。
基于語(yǔ)句的產(chǎn)品意見(jiàn)挖掘是利用產(chǎn)品意見(jiàn)挖掘模塊處理Web上的意見(jiàn)型主觀性文本獲得意見(jiàn)。產(chǎn)品意見(jiàn)挖掘利用程度詞詞典、極性詞詞典和特征庫(kù)等資源和句法分析器
3、等工具分析處理意見(jiàn)型主觀性文本。產(chǎn)品意見(jiàn)挖掘可分為評(píng)價(jià)對(duì)象獲得、上下文極性獲得、評(píng)價(jià)對(duì)象與上下文極性關(guān)聯(lián)的獲得三個(gè)分析子模塊。
基于語(yǔ)句的產(chǎn)品排名是利用網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)從Web網(wǎng)絡(luò)上獲得意見(jiàn)型主觀性文本的網(wǎng)頁(yè),再通過(guò)正文抽取得到意見(jiàn)型主觀性文本;利用LTP平臺(tái)對(duì)句子進(jìn)行分詞、詞性標(biāo)注、依存句法分析;利用產(chǎn)品意見(jiàn)挖掘模塊處理意見(jiàn)型主觀性文本獲得產(chǎn)品意見(jiàn),即上下文極性與評(píng)價(jià)對(duì)象的關(guān)聯(lián);利用產(chǎn)品意見(jiàn)整理得到每種產(chǎn)品的每種特征的評(píng)論語(yǔ)句和綜合
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