【摘 要】
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[目的/意义]产品评论观点抽取任务是细粒度评论挖掘的核心任务,其面临的主要挑战是如何自动抽取评论文本中由评价对象、程度词、观点词构成的三元组。[方法/过程]针对条件随
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目“基于在线评论的网络消费者群体行为预测智能技术研究”(编号:61471083),教育部人文社会科学研究规划基金项目“基于在线评论的网络消费者群体行为机理及预测”(编号:14YJA630044),大连市科技创新基金项目“大连智慧城市建设中基于大数据的智能决策理论方法及支持技术研究”(编号:2018J11CY009)
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[目的/意义]产品评论观点抽取任务是细粒度评论挖掘的核心任务,其面临的主要挑战是如何自动抽取评论文本中由评价对象、程度词、观点词构成的三元组。[方法/过程]针对条件随机场(CRFs)模型需要人工构造语言学特征的缺陷,提出一种基于深度学习和CRFs的产品评论抽取方法,该方法首先在连续词袋模型(CBOW)获得词向量基础上,利用双向长短期记忆神经网络(BLSTMRNN)自动学习评论语句的文本特征,再以CRFs层进行解码标注,进而识别出三元组。[结果/结论]为验证方法的有效性,针对从京东商城等电商平台上抓取的手机
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