基于依赖语法与情感极性的商品评论特征标签抽取融合方法
计算与语言
2024-12-23 v1 人工智能
摘要
本研究分析了来自京东商城的 13,218 条产品评论，涵盖手机、计算机、化妆品和食品四类。提出一种新方法，通过集成依存句法分析和情感极性分析来实现特征标签抽取。该方法解决了现有抽取算法鲁棒性低的问题，并显著提升了抽取准确率。实验结果表明，该方法在准确率上达到 0.7，召回率和 F 分数分别稳定在 0.8，显示其有效性。然而，仍存在依赖匹配词典和抽取特征标签范围有限等挑战，需要进一步探讨。
引用
@article{arxiv.2412.15610,
title = {A Fusion Approach of Dependency Syntax and Sentiment Polarity for Feature Label Extraction in Commodity Reviews},
author = {Jianfei Xu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2412.15610},
year = {2024}
}