基于CBC-LIKE算法的产品特征词聚类的研究

用户评论中存在产品特征表达多样性问题,在细粒度观点挖掘任务中需要对产品特征词聚类。首先,结合不同的语义相似度计算的特点,提出基于语义知识和上下文熵模型的语义相似度混合计算方法,计算抽取得到的特征词语义相似度;然后改进了传统CBC算法,提出适用于产品特征词聚类的CBC-LIKE方法实现聚类。最后在三个领域的真实评论语料上进行实验,对提出的语义相似度计算方法和聚类算法的性能进行了分析。实验结果表明,所提方法是有效的,与另外两种基线方法相比性能较优,取得了较好效果。

Research on product feature words clustering based on CBC-LIKE algorithm