【摘 要】
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产品属性抽取是产品意见挖掘的重要任务之一,直接影响着产品意见挖掘的性能.本文提出了一种基于语言依存分析和语料库统计相结合的未登录(OOV)产品属性挖掘算法.该算法基于一
【机 构】
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清华大学智能技术与系统国家重点实验室,北京,100084
【出 处】
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第四届全国信息检索与内容安全学术会议
论文部分内容阅读
产品属性抽取是产品意见挖掘的重要任务之一,直接影响着产品意见挖掘的性能.本文提出了一种基于语言依存分析和语料库统计相结合的未登录(OOV)产品属性挖掘算法.该算法基于一个小规模基本产品属性集,从依存分析结果中提取与已有属性相关的统计特征,从而实现从生语料中抽取OOV产品属性,并对OOV产品属性进行排队,将可信度较高的OOV产品属性优先推荐.本文对抽取算法和排序方法的正确率进行了实验评测,并对比了不同统计特征的有效性.实验结果证明,在排队后的前200个产品属性中能取得87.5％的抽取正确率.
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