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2009 | OriginalPaper | Buchkapitel

An Unsupervised Approach to Product Attribute Extraction

verfasst von : Santosh Raju, Prasad Pingali, Vasudeva Varma

Erschienen in: Advances in Information Retrieval

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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Product Attribute Extraction is the task of automatically discovering attributes of products from text descriptions. In this paper, we propose a new approach which is both unsupervised and domain independent to extract the attributes. With our approach, we are able to achieve 92% precision and 62% recall in our experiments. Our experiments with varying dataset sizes show the robustness of our algorithm. We also show that even a minimum of 5 descriptions provide enough information to identify attributes.

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Metadaten
Titel
An Unsupervised Approach to Product Attribute Extraction
verfasst von
Santosh Raju
Prasad Pingali
Vasudeva Varma
Copyright-Jahr
2009
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Buch
Advances in Information Retrieval

Print ISBN: 978-3-642-00957-0

Electronic ISBN: 978-3-642-00958-7

Copyright-Jahr: 2009

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-00958-7_88

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