【摘 要】
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针对序列模式挖掘（GSP）算法在中文产品评论特征提取中准确率不够高的问题,提出了一种二次剪枝算法,即利用GSP算法产生候选特征集,然后采用词对共现度作为阈值对其进行进一步筛
【机 构】
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东南大学计算机科学与工程学院,东南大学蒙纳士大学苏州联合研究生院
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费专项资金资助项目、国家高技术研究发展计划（863计划）资助项目（2015AA015904）.
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针对序列模式挖掘（GSP）算法在中文产品评论特征提取中准确率不够高的问题,提出了一种二次剪枝算法,即利用GSP算法产生候选特征集,然后采用词对共现度作为阈值对其进行进一步筛选,从而达到提高准确率的目的.利用定制化的爬虫工具从京东网站上抓取摄像头产品的中文评论,选取其中1 000条作为试验数据,采用分词工具ICTCLAS对评论进行分词和数据预处理,并将所提算法与GSP算法、交叉语言模型（CLM）和似然比检验（LRT）进行对比试验.结果表明,利用所提算法获得的中文产品评论特征提取准确率达到76.37%,较GS
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