基于HNC理论的网购评论特征抽取
Web2.0模式下的互联网应用加入用户的积极参与,产生大量网购评论信息.这些信息具有很高的分析挖掘价值,一方面它是生产商和销售商改进商品和服务的关键指标,另一方面它也为即将购买相同产品的客户提供参考意见.本文针对网购评论这一特殊自由短文本,应用概念层次网络(HNC)理论的概念关联性、句类分析等提出了抽取网购评论特征的步骤方法.本文还以淘宝网商品的客户评论作为实验数据进行了实验分析,对比实验结果表明了提出方法的有效性.通过对原始语料的观察不难发现，本文方法对处理三类特殊句类具有较高的准确率和查全率，而对于句群的处理受用户表达习惯的影响较为严重，这也是以后需要进一步深入研究和改进的地方。
网购评论 特征抽取 概念层次网络
王宇 刘玮楠
大连理工大学管理与经济学部,大连116024
国内会议
贵阳
中文
585-590
2013-10-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）