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摘要
【目的】充分建模评论中的特征观点语义偏差，提升评论有用性识别的性能。【方法】构建一种融合组块分析和特征隶属关系的FFGCN模型进行评论有用性识别。通过组块分析获得特征和观点词块作为图上节点，同时借助多粒度特征词库融入特征词间隶属关系构图，经过图上卷积进行评论二分类。【结果】FFGCN模型在两个数据集上的识别准确率分别为93.4%和93.9%，比基线模型最优结果分别提升0.9和1.0个百分点。【局限】选取手机评论数据进行实验，未将模型拓展到其他产品类型验证其识别性能。【结论】所提模型能够有效对评论文本进行建模，大大提高评论有用性识别的性能。
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