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评价对象及其倾向性的抽取和判别

中文信息学报 2012年第4期26卷 91-97页

作者：顾正甲姚天昉上海交通大学软件学院上海交通大学计算机科学与工程系上海200240

基于主观性文本的意见挖掘技术是一种在多种领域都有广泛应用的语言技术。该文把评价性语素作为研究对象,在哈尔滨工业大学的语言技术平台(LTP)对语料处理结果的基础上,利用SBV极性传递法为核心,引入指代消解、ATT链算法和互信息法对语... 详细信息

基于主观性文本的意见挖掘技术是一种在多种领域都有广泛应用的语言技术。该文把评价性语素作为研究对象,在哈尔滨工业大学的语言技术平台(LTP)对语料处理结果的基础上,利用SBV极性传递法为核心,引入指代消解、ATT链算法和互信息法对语料中的评价对象进行抽取,并在对极性词进行倾向性判别时,充分考虑了不同类型的句子,以及副词、连词对极性的影响,尤其是对一般副词、贬义副词和副词"太"作了详细地探讨,最后提出了一个综合的解决方案。该方案结构层次清晰,易于理解,并且其算法复杂度较低。但由于利用的是较为浅层的句法分析结果和基于经验的语言模式方法,该文提出的方案对句法分析结果的依赖度较大。

关键词：评价对象倾向性 SBV极性传递法指代消解

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评价对象抽取及其倾向性分析

中文信息学报 2010年第1期24卷 84-88,122页

作者：刘鸿宇赵妍妍秦兵刘挺哈尔滨工业大学计算机学院信息检索研究室黑龙江哈尔滨150001

情感分析近年来已经成为自然语言处理领域的热点问题,该文对情感分析中的两项关键技术——评价对象抽取和倾向性判断进行了深入研究。在评价对象抽取阶段,首先使用句法分析结果获取候选评价对象,继而结合基于网络挖掘的PMI算法和名词剪... 详细信息

情感分析近年来已经成为自然语言处理领域的热点问题,该文对情感分析中的两项关键技术——评价对象抽取和倾向性判断进行了深入研究。在评价对象抽取阶段,首先使用句法分析结果获取候选评价对象,继而结合基于网络挖掘的PMI算法和名词剪枝算法对候选评价对象进行筛选。在倾向性判断阶段,通过分析情感句句型,归纳相应的分析规则,使用无指导的方法完成评价对象在情感句中的倾向性判断。该系统参加了COAE2008任务三的评测,取得了较好成绩。

关键词：计算机应用中文信息处理情感分析评价对象倾向性判断句法分析

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评价对象影响道德评价合理性的诸因素分析

理论月刊 2011年第11期 181-183页

作者：伍志燕贵州师范大学历史与政治学院贵州贵阳550001

道德评价是道德维系的基本元素,如何正确进行道德评价,深入分析评价对象影响道德评价合理性的诸因素的关系很有必要。在道德评价中,评价对象的明晰度、复杂性、亲缘性以及同一性等因素往往影响评价标准的确立、评价方式的选择,从而进一... 详细信息

道德评价是道德维系的基本元素,如何正确进行道德评价,深入分析评价对象影响道德评价合理性的诸因素的关系很有必要。在道德评价中,评价对象的明晰度、复杂性、亲缘性以及同一性等因素往往影响评价标准的确立、评价方式的选择,从而进一步影响到评价结论的正确性及合理性。因此,在道德评价中,我们应该努力克服评价对象给评价带来的一些负面影响,客观、公正、科学地作出道德评价。

关键词：道德评价评价对象合理性

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基于层叠CRFs的中文句子评价对象抽取

中文信息学报 2013年第3期27卷 69-76页

作者：郑敏洁雷志城廖祥文陈国龙福州大学物理与信息工程学院福建福州350108 福州大学数学与计算机科学学院福建福州350108

中文句子评价对象抽取是指在中文句子中抽取评论所针对的对象或对象的属性。目前国内相关研究工作尚未能有效识别复合词评价对象和未登陆评价对象。针对以上两种情况,该文提出了一种基于层叠条件随机场的中文句子评价对象抽取方法。该... 详细信息

中文句子评价对象抽取是指在中文句子中抽取评论所针对的对象或对象的属性。目前国内相关研究工作尚未能有效识别复合词评价对象和未登陆评价对象。针对以上两种情况,该文提出了一种基于层叠条件随机场的中文句子评价对象抽取方法。该方法首先通过低层条件随机场获得候选评价对象集,然后通过降噪模型对噪声进行过滤、补充模型对缺失的候选评价对象进行补充、合并模型对复合短语候选评价对象进行合并,最后由高层模型抽取出评价对象。实验结果显示,与基于线性链条件随机场的识别方法相比,该方法准确率、召回率和F1值分别提升1.62%、5.75%和4.17%,能有效地识别复合词评价对象和未登录评价对象,从而提高中文句子评价对象的识别精度。

关键词：评价对象层叠条件随机场降噪模型补充模型

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基于句法特征的评价对象抽取方法研究

中文信息学报 2014年第4期28卷 92-97页

作者：戴敏王荣洋李寿山朱珠周国栋苏州大学计算机科学与技术学院自然语言处理实验室江苏苏州215006

评价对象抽取是情感分析任务中一个重要的子任务。该文使用基于条件随机场模型的监督学习方法实现英文的评价对象抽取。为了更好的捕捉评价对象和情感词之间的关系,引入句法分析用以加入丰富的句法特征提高评价对象抽取性能。实验中,我... 详细信息

评价对象抽取是情感分析任务中一个重要的子任务。该文使用基于条件随机场模型的监督学习方法实现英文的评价对象抽取。为了更好的捕捉评价对象和情感词之间的关系,引入句法分析用以加入丰富的句法特征提高评价对象抽取性能。实验中,我们在两个不同的数据集上考查了句法特征对评价对象抽取性能的影响,并做了详细的分析比较。实验结果表明,将句法特征应用在评价对象抽取任务中能够取得不错的效果,明显提高了评价对象的抽取召回率。

关键词：情感分析评价对象句法特征条件随机场

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基于评价对象类别的跨领域情感分类方法研究

计算机科学 2013年第1期40卷 229-232,250页

作者：张慧李寿山李培峰朱巧明江苏省计算机信息处理技术重点实验室苏州215006 苏州大学计算机科学与技术学院苏州215006

情感分类任务具有领域相关性,即使用某一个领域的标注样本训练出的分类模型在对其他领域样本进行分类时性能表现往往会非常差。情感分类的跨领域学习旨在减少跨领域的性能损失。提出一种基于评价对象类别的跨领域学习方法。首先,将评价... 详细信息

情感分类任务具有领域相关性,即使用某一个领域的标注样本训练出的分类模型在对其他领域样本进行分类时性能表现往往会非常差。情感分类的跨领域学习旨在减少跨领域的性能损失。提出一种基于评价对象类别的跨领域学习方法。首先,将评价对象分为4大类:整体、硬件、软件和服务;然后,人工标注源领域中属于以上4类评价对象的句子,并构建评价对象类别分类器;最后,将不同的评价对象类别当作不同的视图,进而使用协同学习(Co-trai-ning)进行跨领域情感分类。实验结果表明,提出的方法有效地改进了跨领域学习性能。

关键词：评价对象协同训练最大熵跨领域情感分类

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中文微博观点句识别及评价对象抽取方法

山东大学学报（理学版） 2016年第7期51卷 81-89页

作者：胡默之姚天昉上海交通大学计算机科学与工程系上海200240 携程计算机技术(上海)有限公司上海200335

根据微博文本中句子的依存关系和情感词在依存关系中的位置来提取特征,将特征应用于最大熵模型来预测句子的情感倾向(褒义、贬义或中性)。并在此基础上,将词、词性和词在句法结构中的成分作为特征,训练条件随机场统计模型以此预测评价... 详细信息

根据微博文本中句子的依存关系和情感词在依存关系中的位置来提取特征,将特征应用于最大熵模型来预测句子的情感倾向(褒义、贬义或中性)。并在此基础上,将词、词性和词在句法结构中的成分作为特征,训练条件随机场统计模型以此预测评价对象。实验结果表明,将句法依存关系作为特征应用到中文微博观点句识别中能够取得不错的效果,明显提高了中文微博观点句的识别率。

关键词：中文微博情感倾向评价对象依赖分析

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基于条件随机场的评价对象缺省项识别

中文信息学报 2016年第6期30卷 208-214页

作者：唐文武过弋徐永斌方旭华东理工大学信息科学与工程学院上海200237 石河子大学信息科学与技术学院新疆石河子832003

在电商网站评论文本中,评价对象和评价属性的缺省识别对文本情感分析具有重要地作用。针对电商网站评论文本中评价对象和评价属性缺省问题,该文提出了一种基于条件随机场的评价对象缺省项识别方法。首先利用情感词典识别观点句,将缺省... 详细信息

在电商网站评论文本中,评价对象和评价属性的缺省识别对文本情感分析具有重要地作用。针对电商网站评论文本中评价对象和评价属性缺省问题,该文提出了一种基于条件随机场的评价对象缺省项识别方法。首先利用情感词典识别观点句,将缺省项识别问题转换成序列标注问题,综合词法特征和依存句法特征,使用条件随机场模型进行训练,并在测试集上对待识别的观点句进行序列标注,通过标注结果判定缺省项的位置。实验结果表明,该方法具有较高的准确率和召回率,验证了该方法的有效性。

关键词：条件随机场评价对象缺省识别序列标注

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Web文档评价对象抽取研究

计算机工程 2011年第6期37卷 30-31,34页

作者：许细清林世平福州大学数学与计算机科学学院福州350108

针对用户评论信息,基于句子上下文相关线索和上下文无关线索信息,应用句法分析、点互信息方法,构造领域词典及主张词典,对产品评论中的评价对象进行抽取。实验结果说明,与取距离评价词最近的词作为评价对象的Baseline方法相比,该方法能... 详细信息

针对用户评论信息,基于句子上下文相关线索和上下文无关线索信息,应用句法分析、点互信息方法,构造领域词典及主张词典,对产品评论中的评价对象进行抽取。实验结果说明,与取距离评价词最近的词作为评价对象的Baseline方法相比,该方法能提高准确率和F度量值。

关键词：信息抽取评价对象意见挖掘句法分析