基于多文檔摘要的產(chǎn)品評(píng)論挖掘技術(shù)研究.pdf

1、對(duì)產(chǎn)品評(píng)論進(jìn)行挖掘，從中抽取利益方關(guān)切信息的技術(shù)和方法成為互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理研究的重要方向之一。本文對(duì)評(píng)論挖掘技術(shù)進(jìn)行研究，提出基于產(chǎn)品特征的抽取式摘要算法獲得簡(jiǎn)潔的摘要，再以摘要為基礎(chǔ)進(jìn)行評(píng)論分析，從而從評(píng)論中抽取有價(jià)值的信息。主要貢獻(xiàn)如下:
　　1)根據(jù)詞向量工具word2vec的運(yùn)行原理，設(shè)計(jì)了一套同義詞篩選規(guī)則，通過詞向量對(duì)種子詞典進(jìn)行擴(kuò)充，使用篩選規(guī)則篩選詞向量的擴(kuò)充結(jié)果，可以有效的提高特征詞和情感詞的同義詞典

2、的質(zhì)量。
　　2)基于依存句法分析技術(shù)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的情感詞極性判斷。首先利用開源的搜索引擎技術(shù)定位語(yǔ)料庫(kù)中情感詞的相關(guān)句子，找到與它具有并列關(guān)系(COO)的已知極性情感詞，以此判定情感詞的極性。相比于傳統(tǒng)的基于語(yǔ)料庫(kù)和連詞的判斷方法，通過COO關(guān)系可以捕捉到廣泛意義的并列關(guān)系，該方法對(duì)于情感傾向性判斷的準(zhǔn)確率很高。
　　3)針對(duì)評(píng)價(jià)句法結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，設(shè)計(jì)基于產(chǎn)品特征的摘要抽取算法，生成簡(jiǎn)短的具有代表性和可讀性的簡(jiǎn)潔摘要，支持后續(xù)的