基于条件随机场模型的“评价特征-评价词”对抽取研究

自媒体环境下对海量评价信息进行情感分析与监控已越发重要,它不仅可推动观点挖掘的深入研究,而且可帮助企业探索用户需求以产生巨大的商业价值。本文在条件随机场模型(CRFs)的基础上,结合句法特性,通过实验选取合适的句法特性组合,寻找评价特征提取的路径;其次,构建了手机领域的评论语料库。然后,利用句法分析器把评论短句分解成相应的句法树,分析评价特征词和评价词之间存在的依存关系以及观点信息的完整性结构,利用算法将〈评价特征,评价词〉对从评论语料中抽取出来。提出了基于依存语法的〈评价特征,评价词〉对抽取方法,利用Arbor.js对〈评价特征,评价词〉对进行了可视化展示。从实验结果看,本方法能提高评价特征提取的准确性,并能正确地获取观点信息,为极性判断和完整的观点挖掘做了铺垫。