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基于回复支持的关键评论提取方法

郭楠; 张勤; 徐红艳; 郭舒; 刘志国
中国知网
辽宁大学; 中国石油天然气股份有限公司

摘要

当前网络中充斥着大量的虚假评论,准确识别出代表用户真实感受的关键评论成为评论分析领域研究的热点问题。为此,提出一种基于回复支持的关键评论提取方法,该方法从用户对评论的反馈行为出发,重点考量评论点赞和评论回复两个指标,通过计算评论点赞率和回复率获取评论的回复支持情况,仅对回复支持度高的评论进行提取,从而剔除了大量虚假或无用的评论,提升了关键评论提取的准确性。最后,通过与现有主流方法进行实验对比,验证了该方法具有较高的正确率和召回率。

关键词

在线评论 回复支持 关键句提取 潜在狄利克雷分布 online comment reply support key sentences extraction latent Dirichlet allocation(LDA)