公开(公告)号：CN110727844B

公开(公告)日：2022-07-01

申请号：CN201910999097.4

申请日：2019-10-21

Applicant: 东北林业大学

Inventor： 常春媛 ,  李黎明 ,  刘晓华

IPC: G06F16/951 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于生成对抗网络的在线评论商品特征观点提取方法，涉及在线评论文本挖掘领域。本发明包括步骤：1)用网络爬虫爬取商品评论数据和电商平台已有的对评论数据进行分类的标签数据；2)将标签数据人工标注为特征观点词形式；3)建立生成对抗网络，包含一个生成网络和一个判别网络；4)建立演员——评论家强化学习模型的评论家网络；5)交替训练生成网络，判别网络和评论家网络，直到收敛；6)用所得生成网络对商品在线评论进行特征及观点提取。本发明应用生成对抗网络实现在线评论商品特征和观点的自动提取，不依赖于语法规则，无需特征处理，人工干预少，领域扩展性好。

公开(公告)号：CN110727844A

公开(公告)日：2020-01-24

申请号：CN201910999097.4

申请日：2019-10-21

Applicant: 东北林业大学

Inventor： 常春媛 ,  李黎明 ,  刘晓华

IPC: G06F16/951 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于生成对抗网络的在线评论商品特征观点提取方法，涉及在线评论文本挖掘领域。本发明包括步骤：1)用网络爬虫爬取商品评论数据和电商平台已有的对评论数据进行分类的标签数据；2)将标签数据人工标注为特征观点词形式；3)建立生成对抗网络，包含一个生成网络和一个判别网络；4)建立演员——评论家强化学习模型的评论家网络；5)交替训练生成网络，判别网络和评论家网络，直到收敛；6)用所得生成网络对商品在线评论进行特征及观点提取。本发明应用生成对抗网络实现在线评论商品特征和观点的自动提取，不依赖于语法规则，无需特征处理，人工干预少，领域扩展性好。