【摘 要】
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商品在线评论中存在着大量的比较语句,其中蕴涵着用户对不同商品或服务的体验及评价。通过挖掘评论文本中的比较信息,能够帮助企业洞察产品的市场竞争力。本文关注中文评论中
【机 构】
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同济大学经济与管理学院,中国信息安全测评中心,聊城大学商学院
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目“项目描述对网络借贷投资决策的影响:多维语言特征分析视角”(71771177),国家自然科学基金青年科学基金项目“基于在线评论文本挖掘的线上线下服务补救:以网络零售为例”(71701085),教育部人文社会科学研究青年基金项目“基于网络评论的产品质量网络舆情研究”(16YJCZH159)
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商品在线评论中存在着大量的比较语句,其中蕴涵着用户对不同商品或服务的体验及评价。通过挖掘评论文本中的比较信息,能够帮助企业洞察产品的市场竞争力。本文关注中文评论中的比较句识别任务,摒弃了先前研究中经常采用的模式识别方法,提出基于深度学习方法的层次多注意力网络模型。该模型获得了较好的识别精度,优于传统的分类模型和常见的深度学习文本分类模型,F1分数达到81%。本文提出的层次多注意力网络模型是端到端的,缩减了大量人工干预,有效简化了比较评论识别的工作量。
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