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相关领域：自动化与计算机技术更多>>
相关作者：黄河燕杨培朱广丽夏火松马磊更多>>
相关机构：南京邮电大学昆明理工大学安徽理工大学成都数联铭品科技有限公司更多>>
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农产品评价观点抽取和情感识别系统设计实现
《计算机技术与发展》2023年第8期116-123,130,共9页陈杰 周梓豪 吴军辉 
国家重点研发计划(2020YFD1100603)。
电商平台上的评价数据蕴藏着消费者的情感观点,识别评价情感表达的关键是挖掘其在产品属性方面级别的观点,并判别情感倾向。先前的有监督学习模型需要相关领域的大量人工标注数据进行训练,耗费较多的人力成本,因此,构建了无监督学习框...
关键词：观点挖掘 自然语言处理 无监督学习 领域词典 依存句法规则 农产品评价 
基于特征空间的文本聚类被引量：8
《计算机技术与发展》2017年第9期75-77,81,共4页黄建宇 周爱武 肖云 谭天诚 
安徽大学大学生科研训练计划项目(J18520148)
文本聚类是聚类算法的一种具体应用,随着互联网的发展,文本聚类应用越来越广泛,譬如在信息检索、智能搜索引擎等方面都有较为广泛的应用。文本聚类算法主要涉及文本预处理和文本聚类算法,故对文本聚类进行改进可以从这两方面入手。传统...
关键词：知网 领域词典 主题 义原 聚类 K值优化 
基于购物领域词典扩建的评论情感研究被引量：2
《计算机技术与发展》2017年第7期194-199,共6页吴潇 王磊 
国家自然科学基金资助项目(61201164;61322104;61201165;61271240);南京邮电大学宽带无线通信与传感网技术教育部重点实验室开放研究基金(NYKL201509);东南大学移动通信国家重点实验室开放研究基金(2016D01)
针对购物评论中如何高效提取有用的情感信息,提出了构建领域情感词典进行评论情感分类方法。对购物评论语料进行分词去重,就各领域评论文本进行词性标注,选择词性为名词、形容词及部分其他词性的词语,通过计算该部分词语的PTF-IDF进行排...
关键词：购物评论情感研究 情感分类 领域情感词典 情感特征 
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