Clustering Context-Dependent Opinion Target Words in Chinese Product Reviews
张瑜, 刘妙, 夏海霞 · Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Sunyatseni · 2015
在产品评论的意见采矿，一项重要任务是基于不同意见目标提供顾客意见的一篇摘要。由于各种各样的知识背景或语言学习惯，顾客们使用许多术语描述一样的意见目标。这些术语作为上下文依赖者同义词被叫。以便提供一篇全面摘要，第一步是分类这些意见目标词进组。在这篇文章，我们主要集中于在中国产品评论聚类上下文依赖者意见目标词。我们利用三为实验基于分布类似和使用四不同同现矩阵聚类方法。根据很多评论上的试验性的结果，我们发现那我们意见目标词同现矩阵完成最好聚类的聚类方法使用的建议启发式的 k 工具有更低的时间的结果复杂性和更少存储器空间。另外，当选择矩心的不同联合时，精确性是更稳定的。为某些同现矩阵，我们也发现那使用小尺寸(低维) 矩阵比使用完成更高的平均聚类精确性大尺寸(高度维) 矩阵。我们的调查结果提供一个时间有效、空间有效的方法与高精确性聚类意见目标。