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摘要
【目的】应用细粒度情感分析方法提取产品属性及情感,进而将属性词聚类到属性面,分析用户在产品属性面的情感。【方法】通过CRF抽取产品属性词,利用基于注意力机制的长短期记忆网络做属性情感分析,最后基于Word2Vec将属性词聚集为属性面,并分析电商平台产品属性面的情感。【结果】CRF抽取属性词的F1值为0.76,ATAE-LSTM属性情感分析的F1值为0.78。【局限】只抽取显式属性词,对隐式属性词抽取效果较差;数据集偏小。【结论】通过对属性词的抽取、情感分析以及属性面聚类,可较好地解释用户对产品的属性偏好。
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