基于浅层句法特征的评价对象抽取研究

被引：48

作者：

徐冰

赵铁军

王山雨

郑德权

机构：

[1] 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院机器智能与翻译研究室

来源：

自动化学报 | 2011年 / 37卷 / 10期

基金：

国家高技术研究发展计划(863计划);

关键词：

文本情感分析; 意见挖掘; 评价对象抽取; 浅层句法特征; 位置特征;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.1 [文字信息处理];

学科分类号：

081203 ; 0835 ;

摘要：

随着网络评论文本数量的快速增长,文本情感分析越来越受到研究者的广泛关注.句子级文本情感分析就是对主观性文本进行细粒度的挖掘,有重要的研究价值.评论句中的评价对象抽取是句子级情感分析要研究的关键问题之一.为了提高评价对象抽取的性能,本文提出在系统模型的训练过程中引入浅层句法信息和启发式位置信息,同时在不增加领域词典的情况下,有效提高系统的精确率.实验结果表明,将本文提出的特征引入到条件随机域模型和对比模型后,系统的各项指标均有所提高,并且条件随机域模型的结果优于对比模型.同时,将条件随机域模型的结果与2008年国内中文评测的最大值比较,其F值超过最大值5%.

引用

页码：1241 / 1247

页数：7

共 4 条

[1]

基于图的篇章内外特征相融合的评价句极性识别(英文)[J]. 赵妍妍,秦兵,刘挺.自动化学报. 2010(10)

[2] 文本情感分析 [J].

赵妍妍 ;

秦兵 ;

刘挺 .

软件学报, 2010, 21 (08) :1834-1848

[3] 评价对象抽取及其倾向性分析 [J].

刘鸿宇 ;

赵妍妍 ;

秦兵 ;

刘挺 .

中文信息学报, 2010, 24 (01) :84-88+122

[4]

Chinese word segmenter based on discriminative classifiers integration .2 Zhu C H,Zhao T J,Yu M O. Journal of Informa-tion and Computational Science . 2009

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