[发明专利]一种从网购用户评论中抽取产品特征信息的方法在审
| 申请号： | 201611014472.8 | 申请日： | 2016-11-18 |
| 公开（公告）号： | CN106355455A | 公开（公告）日： | 2017-01-25 |
| 发明（设计）人： | 吕学强;董志安;张恒 | 申请（专利权）人： | 北京信息科技大学 |
| 主分类号： | G06Q30/02 | 分类号： | G06Q30/02;G06F17/27;G06F17/30 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 100192 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种从网购用户评论中抽取产品特征信息的方法，包括以下步骤步骤1)对用户评论进行浅层句法分析，识别出用户评论中的多个组块；步骤2)对所述多个组块进行组块分析；步骤3)抽取名词性信息；步骤4)搜索频繁项集；步骤5)过滤频繁项集中的非产品特征。本发明提供的从网购用户评论中抽取产品特征信息的方法，在充分考虑名词块也可能是产品特征的基础上，采用基于CRF的浅层句法分析来进行组块分析，为了提高效率采用了FP‑growth算法，在过滤的时候采用了TF‑IDF和TextRank相结合的过滤方法，正确率高，适用于分析不同领域的用户评论文本，普遍适用性强，效率高，可以很好地满足实际应用的需要。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 用户 评论 抽取 产品 特征 信息 方法 | ||
【主权项】：
一种从网购用户评论中抽取产品特征信息的方法，其特征在于，包括以下步骤：1)对用户评论进行浅层句法分析，识别出用户评论中的多个组块。2)对所述多个组块进行组块分析。3)抽取名词性信息。4)搜索频繁项集。5)过滤频繁项集中的非产品特征。
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