【摘 要】
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[目的]应用细粒度情感分析方法提取产品属性及情感，进而将属性词聚类到属性面，分析用户在产品属性面的情感。[方法]首先利用CRF抽取产品属性词，然后用基于注意力机制的长短期记
【机 构】
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（天津财经大学管理信息系统系; 天津; 300222）;
【基金项目】
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*本文系教育部人文社科一般项目“电子商务环境下顾客购物偏好推荐及企业利润挖掘”（项目编号：13YJC630195），国家自然青年项目“基于文本挖掘的社会媒体药品不良反应抽取研究”（项目编号：71701142）的研究成果之一。
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[目的]应用细粒度情感分析方法提取产品属性及情感，进而将属性词聚类到属性面，分析用户在产品属性面的情感。[方法]首先利用CRF抽取产品属性词，然后用基于注意力机制的长短期记忆网络做属性情感分析，最后基于word2vec把属性词聚集为属性面，并分析电商平台产品属性面的情感。[结果] CRF抽取属性词的F1值为0.76，ATAE-LSTM属性情感分析的F1值为0.78。[局限]只抽取了显式的属性词，对隐式属性词抽取效果较差；数据集偏小。[结论]通过对属性词的抽取、情感分析以及属性面聚类，可较好的解释用户对产品属性偏好。
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