从产品评论中提取特征

Question

我正在寻找一些NLP算法来从产品评论中获取产品功能。

例如：

我在笔记本电脑上有一些评论，我想提取人们在评论中讨论过的功能。

请帮助..

Answer 1

解决此问题的方法之一是提取您在评论文本中找到的关键词本身。表示积极情绪的词语可以给予正面评价，而表示负面情绪的词语则表示负面评价。您还可以根据每个单词可能表示的情绪程度来引入它们的缩放比例，例如“优秀”一词应该具有比“良好”一词更高的情绪评级。最终评级评论值可以是检测到的评级的总和。您也可以参考这个，似乎相关：

Best Algorithmic Approach to Sentiment Analysis

Answer 2

这本书：   http://www.amazon.com/dp/B009KET3PU（刘冰的情感分析和意见挖掘）

大多数章节中使用的最常见的例子是了解相机评论。一旦你读完那本书，你就会知道如何做你想做的事，或者有一份下一篇文章的阅读清单，或者你有一个更具体的问题： - ）

Answer 3

我会尝试使用两种规则和一些学习分类方法的组合。由于您可以清楚地定义域 - 只会使用某些单词来定义笔记本电脑的功能。

在我的经验中，基于规则的方法往往更倾向于回忆而不是精确度，而有监督的学习分类器甚至可能会这样。 http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/ 而Regex也非常有用。 http://www.regular-expressions.info/

我希望这提供了一个很好的起点。