从产品评论中提取特征

Question

我正在寻找一些NLP算法以从产品评论中获取产品特征。

例如：

我有一台笔记本电脑的一些评论，我想提取特征的人在他们的评论中讨论。

请帮助..

Answer 1

一个去这将提取的关键词本身，你在评论文字找到办法。表示积极情绪的词语可以给予积极的评价，而表示消极情绪的词语表示积极评价。你还可以根据每个单词可能表示的情感程度来引入缩放比例，比如“优秀”这个词应该具有比“好”这个词更高的情感等级。最终评分评价值可以是检测评分的总和。您也可以参考这一点，似乎与：

Best Algorithmic Approach to Sentiment Analysis

Answer 2

本书： http://www.amazon.com/dp/B009KET3PU（情感分析和意见挖掘由刘兵）

最常见的例子，在大多数章节中使用的，是的了解相机评论。一旦你读完了那本书，你要么知道如何去做你想做的事，要么有下一篇要读的论文的列表，或者你有更具体的问题:-)

Answer 3

我会尝试使用规则和一些学习分类方法。由于您可以清楚地定义域 - 只有一些单词可用于定义笔记本电脑的功能。

根据我的经验，基于规则的方法倾向于优先于精度进行回忆，并且监督学习分类器可能甚至会出错。 http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/ 而正则表达式也可能非常有用。 http://www.regular-expressions.info/

我希望这是一个很好的起点。