面向特定领域的产品评价对象自动识别研究

产品评价对象的自动识别是文本观点信息抽取和倾向性分析中的重要研究课题之一。该文针对汽车评论,提出了一种不依赖外部资源的无指导评价对象自动识别方法。该方法首先综合使用词形模板和词性模板,采用模糊匹配方法和剪枝法抽取候选评价对象。然后,从候选对象集中,采用双向Bootstrapping方法识别出产品评价对象。最后,通过采用K均值聚类方法对产品评价对象进行聚类,实现从评价对象中自动抽取产品名称和产品属性。实验结果表明,该方法对产品评价对象识别的F值达到58.5%,产品名称识别的F值达到69.48%。
     

面向中文产品评论的完整评价对象抽取方法

传统评价对象抽取方法较少考虑低频、结构复杂和信息量较大的评价对象。为此,针对中文产品评论提出一种完整评价对象抽取方法。利用词性和语法分析结果提取基础词单元,通过每个词单元的完整值和缺失值对其进行扩展,根据连接稳定性判断扩展后的词单元是否合理,得到候选评价对象集合,采用过滤策略对候选评价对象集合进行过滤,获得最终的评价对象集合。在真实数据集上的实验结果表明,该方法对包含低频和分词结构复杂的评价对象有较好的抽取效果。     

结合词性规则和依存句法分析的评价对象抽取方法

评价对象的抽取能够让用户和商家同时受益,商家通过评价对象了解用户关心的产品特征,改进商品质量;用户通过评价对象做出购买决策。由于网络评论环境特殊,评价对象的抽取比传统的信息处理更复杂。在一些学者研究的基础上,本文提出一种词性规则和依存句法分析相结合的抽取方法。首先,该抽取方法利用词性规则制定名词短语抽取模板,得到候选评价对象,根据评价词对评价对象的修饰作用对评价对象进行第一次筛选;其次,利用8种依存句法关系对评价对象进行第二次筛选;最后,将2种筛选结果进行结合,得到最终的评价对象。实验结果表明,该方法在3类数据集上都取得了一定的效果。     

中文产品评论中属性词抽取方法研究

针对现有属性词抽取方法的准确率和覆盖率偏低问题,利用百度百科和分词后相邻词语同现比例识别专业领域生词,降低分词错误对属性词识别的影响,在中文产品评论语料中通过设计词性序列模板获得候选属性词集,该词性序列模板包含名词和名词短语模板、动词和动词短语模板,采用统计技术和自然语言处理技术筛选候选属性词。实验结果表明,对于3 623篇手机评论文章,利用该方法可获得1 732个属性词,准确率为0.565、召回率为0.726、调和平均值为0.636,具有较好的抽取性能。     

中文在线评论中产品特征抽取研究

在线评论中特征抽取是产品意见挖掘的基础,直接影响到最终挖掘结果的准确性。针对现有特征抽取方法的准确率和召回率偏低问题,该文通过设计词性序列模板产生候选特征集,利用PMI-IR方法进行筛选,最终获得产品特征集。实验结果表明,该方法取得较好效果。     

基于规则的评价搭配抽取方法

分析商品评论中评价对象和评价短语的词性和句法关系,提出一种使用规则模板进行评价搭配抽取的方法。通过词性、依存句法分析及语义依存分析结果,设计核心搭配抽取规则。引入COO算法及改进的ATT链算法,根据核心评价对象与短语的词性进一步制定识别完整评价对象与短语的规则模板,抽取评价信息。中文商品评论数据集上的实验结果表明,与最近距离方法、SBV极性传递方法和基于核心句的方法相比,该方法的F1值分别提升了43.98%、36.30%和24.83%。     

中文观点挖掘中的主观性关系抽取

本文所针对的具体任务是抽取评价词和目标对象之间的关联关系。所采用的方法是将同一句子中共现的评价词与评价对象作为候选集合,应用最大熵模型并结合词、词性、语义和位置等特征进行关系抽取。我们将关系抽取引入观点挖掘,所提出的方法一定程度上解决了指代消解以及评价对象遗漏的问题。实验结果表明该方法的F值比取最近评价对象的Baseline方法有了15%的提高,并且发现程度副词能够帮助提高主观性关系抽取的性能。     

基于最大熵模型与投票法的汉语动词与动词搭配识别

提出一种基于最大熵模型和投票法的汉语动词与动词搭配识别方法.该方法通过组合目标动词与候选搭配词的上下文词性信息以及关联程度的统计信息构成5种复合特征模板,然后利用最大熵方法获得它们对应搭配识别器,最后采用最好搭配识别器占优的投票法构造组合识别器.实验结果表明,同时包含上下文词性信息和统计信息的识别器优于单纯包含上下文词性信息或统计信息的识别器,但最好搭配识别器占优的组合识别器效果更佳.     

平行语料库中双语术语词典的自动抽取

本文提出了一种从英汉平行语料库中自动抽取术语词典的算法。首先采用基于字符长度的改进的统计方法对平行语料进行句子级的对齐,并对英文语料和中文语料分别进行词性标注和切分与词性标注。统计已对齐和标注的双语语料中的名词和名词短语生成候选术语集。然后对每个英文候选术语计算与其相关的中文翻译之间的翻译概率。最后通过设定随词频变化的阈值来选取中文翻译。在对真实语料的术语抽取实验中取得了较好的结果。     

语义和句法依赖增强的跨度级方面情感三元组抽取

本研究针对目前跨度级别的方面情感三元组抽取模型忽视词性和句法知识的问题且存在三元组冲突的情况, 提出了语义和句法依赖增强的跨度级方面情感三元组抽取模型SSES-SPAN (semantic and syntactic enhanced span-based aspect sentiment triplet extraction). 首先, 在特征编码器中引入词性知识和句法依赖知识, 使模型能够更精准地区分文本中的方面词和观点词, 并且更深入地理解它们之间的关系. 具体而言, 对于词性信息, 采用了一种加权求和的方法, 将词性上下文表示与句子上下文表示融合得到语义增强表示, 以帮助模型准确提取方面词和观点词. 对于句法依赖信息, 采用注意力机制引导的图卷积网络捕捉句法依赖特征得到句法依赖增强表示, 以处理方面词和观点词之间的复杂关系. 此外, 鉴于跨度级别的输入缺乏互斥性的保证, 采用推理策略以消除冲突三元组. 在基准数据集上进行的大量实验表明, 我们提出的模型在效果和鲁棒性方面超过了最先进的方法.     

基于多层关系图模型的中文评价对象与评价词抽取方法

中文评价对象与评价词抽取是文本倾向性分析的重要问题.如何利用评价对象与评价词之间的语法、共现等关系设计模型是提高抽取精度的关键.本文提出了一种基于多层关系图模型的中文评价对象与评价词抽取方法.该方法首先利用词对齐模型抽取评价对象与评价词搭配;然后,考虑评价对象与评价词的依存句法关系、评价对象内部的共现关系和评价词内部的共现关系,建立多层情感关系图,接着利用随机游走方法计算候选评价对象与评价词的置信度;最后,选取置信度高的候选评价对象与评价词作为输出.实验结果表明,与现有的方法相比,本文所提出的方法不仅对评价对象和评价词的抽取精度均有显著提升,而且具有良好的鲁棒性.     

商品隐式评价对象提取的方法研究

网络评论中没有明确指出评价对象的评论,如评论“东西有点贵”中并没有明确指出评价的是商品的价格。针对这种评论,提出一种在评论文本数据集上提取商品的隐式评价对象的方法。根据评论短文本的句式结构特点,构建出候选评价对象模型,并利用HowNet2000概念词典对候选评价对象中的特征词进行扩充,以缓解候选评价对象中信息缺乏的问题;基于[k-means]聚类算法利用候选评价对象中特征词之间的相似度,对候选评价对象进行聚类,得到若干隐式评价对象;利用[χ2]统计量来衡量候选评价对象中的特征词对隐式评价对象的指示能力,从而提取出评论中的隐式评价对象。实验结果表明,该方法提高了提取隐式评价对象的准确率。     

基于层叠CRFs的中文句子评价对象抽取

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。     

Implicit feature identification via hybrid association rule mining

In sentiment analysis, a finer-grained opinion mining method not only focuses on the view of the product itself, but also focuses on product features, which can be a component or attribute of the product. Previous related research mainly relied on explicit features but ignored implicit features. However, the implicit features, which are implied by some words or phrases, are so significant that they can express the users’ opinion and help us to better understand the users’ comments. It is a big challenge to detect these implicit features in Chinese product reviews, due to the complexity of Chinese. This paper is mainly centered on implicit features identification in Chinese product reviews. A novel hybrid association rule mining method is proposed for this task. The core idea of this approach is mining as many association rules as possible via several complementary algorithms. Firstly, we extract candidate feature indicators based word segmentation, part-of-speech (POS) tagging and feature clustering, then compute the co-occurrence degree between the candidate feature indicators and the feature words using five collocation extraction algorithms. Each indicator and the corresponding feature word constitute a rule (feature indicator → feature word). The best rules in five different rule sets are chosen as the basic rules. Next, three methods are proposed to mine some possible reasonable rules from the lower co-occurrence feature indicators and non indicator words. Finally, the latest rules are used to identify implicit features and the results are compared with the previous. Experiment results demonstrate that our proposed approach is competent at the task, especially via using several expanding methods. The recall is effectively improved, suggesting that the shortcomings of the basic rules have been overcome to certain extent. Besides those high co-occurrence degree indicators, the final rules also contain uncommon rules.     

基于特征选择与时间一致性稀疏外观模型的目标追踪算法

为了更有效利用追踪目标的判别特征信息,提高目标追踪的精度和鲁棒性,在粒子滤波追踪框架下提出基于特征选择与时间一致性稀疏外观模型的目标追踪算法.首先,采集目标的正负模板和候选目标,根据特征选择模型对正负模板和候选目标进行特征选择,去除多余的干扰信息,得到关键的特征信息.然后,利用正负模板和候选目标的特征建立多任务稀疏表示模型,引入时间一致性正则项,促进更多的候选目标与先前帧的追踪结果具有稀疏表示的相似性.最后,求解多任务稀疏表示模型,得到判别稀疏相似图,获取每个候选目标的判别分,根据目标追踪结果更新正负模板.实验表明,即使在复杂的环境下,文中算法仍然比其它一些追踪算法具有更高的准确性.     

户外交通标志检测和形状识别

提出了一种新的识别户外不同交通标志形状的算法。为了减少数字噪声的影响和分离提取独立的交通标志形状,基于颜色分割输出的外边缘可通过离散曲线演变进行简化和分解。正切空间中弧线的相似程度决定离散曲线演变的程度。形状的识别是通过模板匹配来实现的,待识别形状与模板之间的最小几何差异决定形状的类别。实验结果表明本算法是平移、旋转和尺度恒定的,能够在复杂的交通场景中进行可靠的形状识别。     

基于句法特征的评价对象抽取方法研究

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。