从产品评论中提取特征[关闭]答案

【问题标题】：feature extraction from the product review [closed]从产品评论中提取特征[关闭]
【发布时间】：2013-12-28 05:41:48
【问题描述】：

我正在寻找一些 NLP 算法来从产品评论中获取产品功能。

例如：

我有一些关于笔记本电脑的评论，我想提取人们在评论中讨论的功能。

请帮忙..

【问题讨论】：

投票结束过于广泛。你真的应该阅读一些关于情绪分析的论文，尝试实施方法，然后带着具体的例子和问题回来。在当前的措辞中，您只会得到可以在维基百科上阅读的一般性陈述。

标签： machine-learning nlp sentiment-analysis

【解决方案1】：

解决此问题的方法之一是提取您在评论文本中找到的关键词本身。表示积极情绪的词可以给予积极评价，而表示消极情绪的词可以给予消极评价。您还可以根据每个词可能表示的情绪程度为它们引入缩放，例如“优秀”一词应该比“好”一词具有更高的情绪评级。最终评分评论值可以是检测到的评分的总和。您也可以参考这个，似乎相关：

Best Algorithmic Approach to Sentiment Analysis

【讨论】：

【解决方案2】：

这本书： http://www.amazon.com/dp/B009KET3PU（刘冰情感分析与观点挖掘）

在大多数章节中使用的最常见示例是了解相机评论。一旦你读过那本书，你要么知道如何做你想做的事，要么有一份接下来要学习的论文阅读清单，或者你有一个更具体的问题:-)

【讨论】：

【解决方案3】：

我会尝试结合使用规则和一些学习分类方法。由于您可以清楚地定义域 - 只有一些词会用于定义笔记本电脑的功能。

根据我的经验，基于规则的方法往往更喜欢召回率而不是精度，而监督学习分类器可能会更胜一筹。 http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/ 并且正则表达式也非常有用。 http://www.regular-expressions.info/

我希望这提供了一个好的起点。

【讨论】：