【摘 要】
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【目的】针对电子商务中产品评论存在较多垃圾评论的问题,提出新的特征提取方法,提高垃圾评论的识别率。【方法】根据量化评价的思想,使用词性路径匹配模板检测评论中的评价
【机 构】
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福建商业高等专科学校信息管理工程系; 浙江大学计算机科学与技术学院; 浙江省网络系统与信息安全重点实验室;
【基金项目】
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国家"973"重点基础研究发展规划资助项目“面向公共安全的跨媒体计算理论与方法”(项目编号:2012CB316400);浙江省网络系统与信息安全重点实验室开放基金资助项目“网上交易欺诈检测模型研究”(项目编号:13-124001-012)的研究成果之一
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【目的】针对电子商务中产品评论存在较多垃圾评论的问题,提出新的特征提取方法,提高垃圾评论的识别率。【方法】根据量化评价的思想,使用词性路径匹配模板检测评论中的评价句,并在分词中加入自定义评价词词典,提高评价句的识别率。利用评价句的数量能够很好地区分与产品无关的评论或垃圾评论的优点,结合评论的主题词、情感倾向、文本结构等,有针对性地提取相应的特征。【结果】实验结果显示,利用该特征识别垃圾评论的准确率为97.96%、F值为88.48%。【局限】该方法主要用于中文垃圾评论的识别,不适用于英文产品评论。【结论】所提取的特征能够高效准确地识别垃圾评论,亦可用于正常评论的有用性量化评估及排序,有广泛的应用价值。
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