【摘 要】
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针对意见挖掘中产品意见对象的获取问题,提出一种基于传播（propagation）思想的产品属性抽取方法.该方法利用产品属性与意见词（opinionword）之间,以及产品属性本身和意见词本身的
【机 构】
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浙江大学计算机学院浙江省服务机器人重点实验室
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针对意见挖掘中产品意见对象的获取问题,提出一种基于传播（propagation）思想的产品属性抽取方法.该方法利用产品属性与意见词（opinionword）之间,以及产品属性本身和意见词本身的关系,通过定义的规则,抽取产品属性.对属性与意见词之间的关系采用依存语法进行描述.产品属性和意见词的抽取过程不断迭代,直至无新的属性可抽取.同时,为消除传播过程中引入的噪音,提出3种相应的噪音消除策略.实验结果表明,该方法比传统的产品属性抽取方法有更高的准确率和召回率.
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