【摘 要】
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为了提高酒店在线评论文本数据处理效率,利用无监督聚类方法,采用B/S架构设计,实现基于Web的酒店评论文本观点抽取系统。该系统流程主要分为文本预处理、构建句向量、降维和聚类、冗余观点合并、观点标注和展示5个部分。通过实验验证,该系统能在157.81 s内完成5468条评论观点的抽取,一方面避免了繁重的数据处理工作,另一方面方便了消费者对酒店的选择和酒店经营者的管理,很大程度上提升了软件开发和酒店经营效率。
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目“生成对抗网络在图像文本跨模态检索中的研究”(61862050)。
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为了提高酒店在线评论文本数据处理效率,利用无监督聚类方法,采用B/S架构设计,实现基于Web的酒店评论文本观点抽取系统。该系统流程主要分为文本预处理、构建句向量、降维和聚类、冗余观点合并、观点标注和展示5个部分。通过实验验证,该系统能在157.81 s内完成5468条评论观点的抽取,一方面避免了繁重的数据处理工作,另一方面方便了消费者对酒店的选择和酒店经营者的管理,很大程度上提升了软件开发和酒店经营效率。
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