公开(公告)号：CN106355455A

公开(公告)日：2017-01-25

申请号：CN201611014472.8

申请日：2016-11-18

Applicant: 北京信息科技大学

Inventor： 吕学强 ,  董志安 ,  张恒

IPC: G06Q30/02 ,  G06F17/27 ,  G06F17/30

CPC classification number: G06Q30/0201 ,  G06F16/9535 ,  G06F17/271 ,  G06Q30/0224 ,  G06Q30/0256

Abstract: 本发明涉及一种从网购用户评论中抽取产品特征信息的方法，包括以下步骤：步骤1)对用户评论进行浅层句法分析，识别出用户评论中的多个组块；步骤2)对所述多个组块进行组块分析；步骤3)抽取名词性信息；步骤4)搜索频繁项集；步骤5)过滤频繁项集中的非产品特征。本发明提供的从网购用户评论中抽取产品特征信息的方法，在充分考虑名词块也可能是产品特征的基础上，采用基于CRF的浅层句法分析来进行组块分析，为了提高效率采用了FP-growth算法，在过滤的时候采用了TF-IDF和TextRank相结合的过滤方法，正确率高，适用于分析不同领域的用户评论文本，普遍适用性强，效率高，可以很好地满足实际应用的需要。