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随着在线评论信息数量的快速增长与应用的不断扩展，评论挖掘研究得到学术界的持续关注。当前的评论挖掘任务对属性的全面性、细粒度等要求越来越高，而多数现有研究方法主要关注评价对象主要属性的抽取。尽可能地发现评价对象的全部用户关注属性、并以细粒度方式表述属性，是一项有意义的工作。本文提出一种细粒度属性抽取方法，旨在全面、快速地抽取产品属性。本文首先利用高频名词构建候选属性词；然后通过深度学习构建候选属性词向量，在此基础上完成候选属性的聚类，得到聚类后的候选属性词集；最后对候选属性词集进行噪音过滤，得到细粒度产品属