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摘要
针对电商网站中的大量非结构化、无标注的用户评论文本，运用两视图半监督学习方法对其进行分类，识别出涉及产品质量问题的内容，从而挖掘出其中隐含的产品质量缺陷与隐患。综合考虑词汇、情感、领域等多方面特征，构建文本特征视图和非文本特征视图，采用Co-training协同训练算法，依据是否涉及质量问题对评论进行分类。以电热水壶为例，爬取电商网站的评论数据进行实证分析。结果显示，本文方法的分类F1值和AUC值分别为82.18%和86.24%，相比于单视图监督学习分类器具有显著提升。
- 出版日期2023
- 单位上海交通大学
