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文檔簡介
1、隨著Web2.0技術(shù)的高速發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)上用戶生成的產(chǎn)品評論信息呈爆炸式增長,評論信息具有數(shù)據(jù)量大、內(nèi)容簡短、主觀性強(qiáng)、口語化嚴(yán)重等特征,因此為用戶提供快速、準(zhǔn)確、簡潔的評論摘要具有重要的研究意義和應(yīng)用價值。國內(nèi)外學(xué)者對產(chǎn)品評論挖掘的研究已經(jīng)非常廣泛,近幾年隨著移動互聯(lián)網(wǎng)和社交網(wǎng)絡(luò)的迅速普及,用戶生成內(nèi)容更趨向于短文本信息,用戶對信息的需求也更趨向于代表性和可讀性強(qiáng)的簡短摘要信息。由于短文本包含的信息量更少,傳統(tǒng)的針對長文本評論觀點挖掘的研
2、究并不能完全適用于短文本評論信息的挖掘研究。此外,由于中英文語言表達(dá)方式及結(jié)構(gòu)特征等存在差異,很多國外評論挖掘的研究并不能直接應(yīng)用于中文研究領(lǐng)域,對于中文產(chǎn)品評論短文本信息的研究得到了越來越多的學(xué)者的關(guān)注。
本文針對目前網(wǎng)絡(luò)上大量存在的中文短文本產(chǎn)品評論信息,提出了一種無監(jiān)督的基于微觀點的產(chǎn)品評論微摘要研究方法。首先,在知識組織層面給定了微摘要、微觀點的結(jié)構(gòu)化定義,將產(chǎn)品評論微摘要定義為包含產(chǎn)品名稱、評論數(shù)量、情感極性和微觀點
3、集合的四元組;用改進(jìn)的點間互信息函數(shù)來衡量詞語的代表性,用Web N-gram語言模型來衡量新生成詞語的可讀性,采用語義相似度和字符串相似度相結(jié)合的方法來計算詞語相似度;將這種產(chǎn)品評論微觀點生成問題歸結(jié)為優(yōu)化問題,并提出了一些啟發(fā)式算法來解決這個優(yōu)化問題。實驗結(jié)果表明,本文提出的無監(jiān)督的中文短文本產(chǎn)品評論微摘要生成方法在代表性、可讀性和冗余性等方面取得了較好的效果,具有較好的準(zhǔn)確率、召回率及F-值。
最后,設(shè)計并實現(xiàn)了基于微觀
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