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意见行为和产品评论的语义分类,工业工程外文翻译,电商网络
文档价格: 300 金币 立即充值 文章语言: 英语-中文 原文出处: 请在文档内查看
译文字数: 9249 字 (节选翻译) 译文格式: Doc.docx (Word) 更新时间: 2018-04-09
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意见行为和产品评论的语义分类,工业工程外文翻译,电商网络,语义分析,情感倾向,情感词典,产品优化

译文(字数:9249):

摘要:

网站包含大量的产品评论,但筛选他们是一个艰巨的任务。理想情况下,针对给定项目搜索一组搜索结果,生成列表-产品属性(质量,功能等)和汇总意见-关于他们(好、中、差)。 我们从识别-解决这个问题的独特性质并开发一种方法,用于自动区分正负再分配。 我们的分类器利用信息检索技术特征提取和评分,以及各种度量的结果和启发测试情况而变化。最好的方法比传统的机器学习更好,当对从网站收集的单个句子进行操作时搜索,由于噪声和模糊性,性能受到限制。 但在一个完整的基于 Web 的工具的上下文中,ple 方法将句子分组为属性,结果是相当有用。

1.引言

产品评论以各种形式存在于网站上:网站、专用于特定类型的产品(如 MP3 播放器或电影页),报纸和杂志的网站,站点与商业(如亚马逊)的产品评论,当尝试定位产品上的信息,一般的网络搜索转向几个有用的网站,但得到这些评论的整体意义,可能是令人生畏或耗时的。本文介绍了一个筛选和合成的工具产品评论,通过聚合自动完成的工作类型,网站或剪辑服务。我们开始使用结构化审查用于测试和培训,确定适当的特征和信息检索的方法,判断为正或负。这些结果的表现以及传统机器学习方法。然后我们使用分类器识别和分类来自网络的评论句子,其中分类定性更加困难。然而,本文将用一个简单的技术,确定产品的相关属性主观生成有用总结。

2.背景

虽然我们试图解决的问题是广泛的,在各种文献当中,有各种相关领域的现有研究。将评论与其他类型的网页分开关于产品类似于其他风格分类问题。试图确定在其他应用中尝试了评论的情绪。这两个任务都是依靠工作完成的。


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