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條件隨機(jī)場

我要報(bào)錯(cuò)
  • 基于樸素貝葉斯的細(xì)粒度意見挖掘

    摘 要 :針對常用細(xì)粒度意見挖掘模型條件隨機(jī)場(CRF)需要大量細(xì)致的標(biāo)注語料,費(fèi)時(shí)費(fèi)力,提出基于樸素貝葉斯的細(xì)粒度意見挖掘方法。該方法在樸素貝葉斯的基礎(chǔ)上融合多種語言特征,對產(chǎn)品評論進(jìn)行細(xì)粒度意見挖掘,提取評論文本中的評價(jià)要素,既避免了大量標(biāo)注數(shù)據(jù),省時(shí)省力,又增加了分類特征,提高分類精度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,評價(jià)要素識別的綜合準(zhǔn)確率達(dá) 82% 左右,比起常用模型,不但效率提高了,準(zhǔn)確率也有所提高。