【摘 要】
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[目的 /意义]用户生成内容有用性评价是自然语言处理研究的重要内容,文章提出一种融合领域情感词典与信息熵的评价方法,对体验型产品的用户生成内容有用性评价问题进行研究.[方法/过程]基于领域情感词典抽取用户评论语料的情感特征,并以信息熵作为信息量特征,以随机森林和梯度下降树分类模型进行对比实验,验证研究假设.[结果/结论]证明了体验型产品用户生成内容的有用性评价效果可以利用领域情感特征得到大幅提升,扩展了领域情感词典的实践应用场景.
【机 构】
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西北大学公共管理学院(应急管理学院),陕西 西安710127
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[目的 /意义]用户生成内容有用性评价是自然语言处理研究的重要内容,文章提出一种融合领域情感词典与信息熵的评价方法,对体验型产品的用户生成内容有用性评价问题进行研究.[方法/过程]基于领域情感词典抽取用户评论语料的情感特征,并以信息熵作为信息量特征,以随机森林和梯度下降树分类模型进行对比实验,验证研究假设.[结果/结论]证明了体验型产品用户生成内容的有用性评价效果可以利用领域情感特征得到大幅提升,扩展了领域情感词典的实践应用场景.
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