基于最大熵方法的評(píng)論信息抽取研究.pdf

1、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷更新帶動(dòng)了電子商務(wù)業(yè)務(wù)的高速發(fā)展。信息技術(shù)已經(jīng)滲透到人們生活的各個(gè)角落。隨著網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物理念逐漸普及，消費(fèi)者不僅可以足不出戶地在網(wǎng)上挑選、購(gòu)買(mǎi)商品，而且可以隨時(shí)發(fā)表評(píng)論與他人分享購(gòu)物經(jīng)驗(yàn)，因此用戶評(píng)論信息成倍地增長(zhǎng)。然而大量的用戶評(píng)論信息讓產(chǎn)品制造商和潛在購(gòu)物者都很難跟蹤用戶對(duì)產(chǎn)品的意見(jiàn)和建議。研究如何快速、準(zhǔn)確地從海量的信息中獲取有用的資源并進(jìn)行處理的工作日益受到人們的重視，用戶評(píng)論信息抽取的研究已成為目前研究的熱點(diǎn)。

2、r>　　 本文在研究了國(guó)內(nèi)外相關(guān)的理論及應(yīng)用現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上，針對(duì)目前互聯(lián)網(wǎng)的信息與日俱增，而用戶評(píng)論信息利用率很低的現(xiàn)狀，提出了一種基于最大熵分類(lèi)器進(jìn)行評(píng)論信息抽取的方法，并結(jié)合自然語(yǔ)言處理技術(shù)，利用同義詞林以及反義詞林定位產(chǎn)品評(píng)論屬性值的語(yǔ)義極性，從而判斷用戶評(píng)論信息的褒貶性。隨后，通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了評(píng)論信息抽取方法的可行性和有效性。
　　 在以往的評(píng)論信息抽取研究中的研究對(duì)象大多從主題，文本甚至是詞匯、短語(yǔ)的角度來(lái)對(duì)用戶評(píng)論信息