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| 1 | 基于支持向量机的产品属性识别研究显示文摘本文提出了一种结合自然语言处理技术与支持向量机模型,从客户评论中识别产品属性的方法。为了检验该方法的有效性,从收集的22 157条有关餐厅的评论语句中随机选取3701条,对其进行手工标注。针对手工标注语料库,利用支持向量机方法进行了产品属性识别训练和测试,并在准确率、召回率、F1值方面进行了评估。在测试结果中,平均准确率为95.6%,平均召回率为81.9%,平均F1值为87.3%。实验结果表明,该方法在平均准确率、平均召回率和平均F1值方面均高于最大熵模型方法,在句子层次上具有较好的属性识别效果。 | 余传明 陈雷 张小青 | 2010 | 情报学报2010，29，6： | 7 |
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