基于大规模评论数据的产品特征词典构建方法研究

【目的】基于大规模评论数据,提出一种产品特征词典的构建方法,以提升识别产品特征的查准率和查全率。【方法】在人工标注的基础上,基于同义词林的扩展,以及大规模评论文本的词向量训练,计算词语的语义相似度和相关性,进行特征的识别与归并,进而形成产品特征词典。【结果】本文选取手机、相机、图书三类产品的评论数据进行实验,平均查准率和平均查全率分别为0.774和0.855。结果显示,该方法具有一定的普适性。【局限】标注及验证需大量人工参与,自动化程度不够;没有考虑评论中的隐含特征。【结论】通过与已有研究比较,验证了本文提出方法的有效性,特别在查全率上具有显著的提升。