[发明专利]一种旅店评论文本的属性描述提取方法有效
| 申请号： | 201910982544.5 | 申请日： | 2019-10-16 |
| 公开（公告）号： | CN110750646B | 公开（公告）日： | 2022-12-06 |
| 发明（设计）人： | 孙锐;曾宇;金澎;谢红 | 申请（专利权）人： | 乐山师范学院 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06F40/284;G06F40/30;G06Q30/02;G06Q50/12 |
| 代理公司： | 成都正德明志知识产权代理有限公司 51360 | 代理人： | 雷正 |
| 地址： | 614000 四*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种旅店评论文本的属性描述提取方法，对评论文本进行预处理；利用向量组合方法得到评论子句的向量表示；计算评论子句间的余弦相似度；利用无参聚类方法对评论子句数据集进行文本聚类，得到相似评论簇；计算每个评论簇的中心特征向量，选取中心评论子句；对每个中心评论子句进行依存分析，并根据依存分析关系规则提取属性描述，得到属性评论短语集合。本发明利用无监督的机器学习和自然语言处理技术自动生成产品或服务的属性评论描述，联合属性词和评论词的提取，无需单独构造属性词候选集合和评论词候选集合，利用依存分析技术自动解决属性词和评论词的搭配问题，无需人工知识的引入，简单有效地自动实现属性评论描述的生成。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 旅店 评论 文本 属性 描述 提取 方法 | ||
【主权项】：
1.一种旅店评论文本的属性描述提取方法，其特征在于，包括如下步骤：/nS1、获取旅店评论文本的数据集，并利用分词工具对所述数据集中的每条评论进行预处理；/nS2、根据所述预处理结果利用Word2Vec模型得到词嵌入向量，并利用向量组合方法得到评论子句的向量表示；/nS3、根据所述评论子句的向量表示计算得到评论子句间的余弦相似度；/nS4、根据所述评论子句间的余弦相似度利用无参聚类方法DBSCAN对评论子句的集合进行文本聚类处理，得到相似评论簇；/nS5、根据所述相似评论簇计算得到每个簇的中心特征向量，并根据所述中心特征向量得到中心评论子句；/nS6、利用中文依存分析方法对每个所述中心评论子句进行依存分析，并根据依存关系规则提取中心评论子句的属性描述，从而完成对旅店评论文本属性描述的提取。/n
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