%A 张莉, 许鑫 %T 产品评论中的隐式属性抽取研究 %0 Journal Article %D 2015 %J 数据分析与知识发现 %R 10.11925/infotech.1003-3513.2015.12.07 %P 42-47 %V 31 %N 12 %U {https://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/abstract/article_4185.shtml} %8 2015-12-25 %X

[目的]产品领域的意见挖掘是近年来的一个非常热门的话题, 意见挖掘结果可以帮助过滤有害信息、进行社会舆情分析、指导用户消费和帮助商家改善产品性能等, 而隐式产品属性在网络评论句中十分常见且挖掘难度大, 因此对其进行研究有重要的意义。[方法]利用仅包含显式属性的某品牌汽车评论句确定多词性精简意见词, 并利用同义词词林进行扩展形成意见簇, 同时基于领域常用语确定属性词, 并通过搭配关系计算权重, 生成记录形如“{属性, 意见, 权重}”的字典, 利用多策略隐式属性抽取算法以字典为基础抽取隐式属性, 同时考虑待匹配意见词与字典中的意见词之间的相似度。[结果]可以行之有效地抽取出评论句中的隐式属性, F值达到75.55%, 属于隐式产品属性抽取现有研究的较好结果。[局限]前期数据标注工作主要靠人工, 较为费时费力。[结论]实验结果表明本文算法效果较好, 具有一定的实用价值。