[发明专利]一种基于分类器链的汽车评论主题提取方法有效
| 申请号： | 201811517941.7 | 申请日： | 2018-12-12 |
| 公开（公告）号： | CN109783636B | 公开（公告）日： | 2023-03-28 |
| 发明（设计）人： | 王进;杨阳;李林洁;杨俏;孙开伟;邓欣;陈乔松 | 申请（专利权）人： | 重庆邮电大学 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06F16/953 |
| 代理公司： | 重庆市恒信知识产权代理有限公司 50102 | 代理人： | 刘小红;陈栋梁 |
| 地址： | 400065 重*** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明请求保护一种基于分类器链的汽车评论主题提取方法，包括：101汽车评论文本数据预处理，对汽车论坛用户历史评论数据进行预处理操作；102评论文本向量化，使用加权TF‑IDF方法对数据预处理后的每条文本进行向量化从而提取文本特征；103评论主题聚类划分，使用k‑means算法对文本主题聚类划分，得到现有主题类别的一个划分；104局部多标签分类器链主题提取算法设计：将一条完整的分类器链转化为多条局部分类器链，同时每条局部分类器链采用距离类簇中心点由远到近的原则构建链，最后多条局部分类器链集成得到最终预测结果。本发明基于汽车论坛的用户历史评论数据，提取文本特征，设计改进的局部分类器算法，建立预测模型，从而预测每条评论属于哪些主题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 分类 汽车 评论 主题 提取 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于分类器链的汽车评论主题提取方法，其特征在于，包括以下步骤：101、对汽车论坛用户历史评论数据进行去除评论文本中的异常字符、基于滑动窗口的切词和多标签分类数据集格式转化在内的预处理操作；102、评论文本向量化：使用加权TF‑IDF方法对经过步骤101数据预处理后的每条文本进行向量化从而提取文本特征；103、评论主题聚类划分：经过步骤102得到机器学习算法可理解的多标签数据集后，使用k‑means算法对文本主题聚类划分，得到现有主题类别的一个划分；104、设计局部多标签分类器链主题提取算法，具体包括：将一条完整的分类器链转化为多条局部分类器链，同时每条局部分类器链采用距离类簇中心点由远到近的原则构建链，最后多条局部分类器链集成得到最终预测结果。
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