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针对中文网络客户评论中产品特征提取问题,提出采用FP增长算法获取候选产品特征集,再根据独立支持度、频繁项名词非特征规则及PMI阈值过滤技术对候选产品特征进行筛选,得到最终产品特征集,从而实现对中文网络客户评论中产品特征信息的自动挖掘。采用数据堂提供的手机评论语料,对该方法进行数据实验,实验结果可以验证该方法的有效性。