一种基于关联规则的Web评论观点自动分类系统及分类方法

摘要

本发明公开了一种基于关联规则的Web评论观点自动分类系统及分类方法，可分为四个模块：频繁特征词提取模块，频繁特征词优化模块，关联规则提取与挖掘模块以及观点分类模块。本发明克服了现有系统（如一些基于机器学习和情感分类的系统）精度低或者是需要大量人工参与或者过分依赖自然语言处理和专业知识的缺点。并且在关联规则集提取的过程中进行了优化，去除了冗余，区分度不高的关联规则，这样一来就提高了整个系统运行和获取结果的效率。本系统为多种情况，如电商商品评价，电子政务回馈，网民民意调查等提供了一种精确便捷的解决方案。