本文關(guān)鍵詞：基于文本內(nèi)容特征選擇的評論質(zhì)量檢測

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【摘要】：【目的】在有效提取多維特征基礎(chǔ)上,考察評論內(nèi)容特征對評論質(zhì)量檢測的影響�！痉椒ā炕谠u論文本的信息特征度量和情感傾向的混合性,量化并抽取評論內(nèi)容特征,采用GBDT模型評估特征集合分類效果,結(jié)合貪婪式特征選擇算法識別有效內(nèi)容特征,分析其對評論質(zhì)量檢測的影響�！窘Y(jié)果】將評論內(nèi)容特征應(yīng)用于評論質(zhì)量檢測任務(wù)中能取得較好的效果,明顯提升了實驗準確率和召回率。【局限】實驗對象主要是搜索型產(chǎn)品的評論數(shù)據(jù),未對其他享受型產(chǎn)品(如電影、音樂)等進行驗證和比較。【結(jié)論】評論內(nèi)容的信息增益、產(chǎn)品特征詞的信息增益、評論客觀情感傾向度、內(nèi)容差異性對評論質(zhì)量檢測有明顯作用。
【作者單位】： 同濟大學(xué)經(jīng)濟與管理學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 評論質(zhì)量 信息特征 情感傾向 內(nèi)容特征 貪婪式特征選擇
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目“中文語境下基于模糊本體的用戶在線評論的情感分析”(項目編號:70971099)和國家自然科學(xué)基金項目“在線評論對商家業(yè)績的影響研究:情感分析的視角”(項目編號:71371144)的研究成果之一
【分類號】：TP391.1
【正文快照】： 1引言隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的日益成熟,消費者網(wǎng)絡(luò)點評積極性逐漸增強,網(wǎng)絡(luò)上產(chǎn)生了數(shù)量龐大的評論數(shù)據(jù)。用戶利用這些評論信息輔助購買決策的同時,也飽受評論質(zhì)量參差不齊、信息過載等問題的困擾,僅依靠人工方法難以從海量的評論中識別出真正對用戶有價值的信息,迫切需要自動化方法

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本文編號：751493