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基于多標記學習的汽車評論文本多性能識別

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  針對汽車產(chǎn)品評論文本中出現(xiàn)的多方面性能,提出一種基于多標記學習的汽車評論文本多方面性能識別方法。首先,結(jié)合文本挖掘方法,利用多標記文本特征選擇方法選取特征,將非結(jié)構(gòu)化的文本轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化的多標記數(shù)據(jù)集。在此基礎(chǔ)上,使用四種多標記分類方法,對待識別的評論文檔標注一個或多個方面標記。最后,以八種多標記評價指標評估方面識別的性能。在新浪汽車評論語料上的實驗表明,方面識別的子集準確率達到了95%,驗證了方法的可行性。

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