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從非結構化商品描述文本中抽取結構化屬性信息，對于電子商務實現商品的對比與推薦及用戶需求預測等功能具有重要意義．現有結構化方法大多采用監督或半監督的分類方法抽取屬性值與屬性名，通過文法分析器分析屬性值與屬性名之間的文法依存關系，并根據關聯規則實現屬性值與屬性名的匹配．這些方法存在以下不足：（1）需要人工標記部分屬性值、屬性名及它們之間的對應關系；（2）屬性值一屬性名匹配的準確度受到語言習慣、句意邏輯、語料庫及屬性名候選集質量的嚴重制約，提出了一種無監督的中文商品屬性結構化方法，該方法借助搜索引擎，基于小概率事件原理分析文法關系來抽取屬性值與屬性名．同時，提出相對不選取條件概率場，并使用PageRank算法來計算屬性值與屬性名的配對概率．該方法無需人工標記的開銷，且無論商品描述中是否顯式地包含相應的屬性名，該方法都能自動抽取到屬性值并匹配相應的屬性名．使用百度搜索引擎上的真實語料，針對4類商品的中文描述進行了實驗．實驗結果驗證了對于候選屬性名的自動生成，所提出的基于搜索引擎搜索屬性值，并在包含屬性值的搜索結果中抽取一般名詞的候選屬性名生成方法與只在描述句中抽取一般名詞的候選屬性名生咸方法相比，查全率提高了20%以上：對于非量化類屬性，所提出的基于相對不選取條件概率場的屬性值一屬性名匹配方法與基于依存關聯的方法相比，Rank-1的準確率提高了30%以上，平均MRR提高了0.3以上．
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