基于多标记学习的汽车评论文本多性能识别 - 张晶 李德玉 王素格 (计算机工程与科学, 2016)
针对汽车产品评论文本中出现的多方面性能，提出一种基于多标记学习的汽车评论文本多方面性能识别方法。首先，结合文本挖掘方法，利用多标记文本特征选择方法选取特征，将非结构化的文本转化为结构化的多标记数据集。在此基础上，使用四种多标记分类方法，对待识别的评论文档标注一个或多个方面标记。最后，以八种多标记评价指标评估方面识别的性能。在新浪汽车评论语料上的实验表明，方面识别的子集准确率达到了95％，验证了方法的可行性。