融合核心句与依存关系的评价搭配抽取

评价搭配抽取是情感分析的基础任务之一。目前大部分抽取方法都是以依存句法分析为基础,但依存分析对中文评论文本的分析结果不稳定。针对此问题,提出了融合核心句抽取与依存关系的评价搭配抽取方法。该方法利用核心句抽取规则简化评论句结构,在此基础上进行依存句法分析,根据人工构建的依存关系模板进行评价搭配的抽取,并引入潜在评价搭配抽取规则抽取文本中省略评价对象的评价搭配。在中文酒店评论语料中进行试验,与基于依存分析的方法相比,该方法的F值提高约7%,证明了该方法的有效性。     

融合核心句与依存关系的评价搭配抽取

评价搭配抽取是情感分析的基础任务之一。目前大部分抽取方法都是以依存句法分析为基础,但依存分析对中文评论文本的分析结果不稳定。针对此问题,提出了融合核心句抽取与依存关系的评价搭配抽取方法。该方法利用核心句抽取规则简化评论句结构,在此基础上进行依存句法分析,根据人工构建的依存关系模板进行评价搭配的抽取,并引入潜在评价搭配抽取规则抽取文本中省略评价对象的评价搭配。在中文酒店评论语料中进行试验,与基于依存分析的方法相比,该方法的F值提高约7％,证明了该方法的有效性。     

最长评价短语及其情感评价搭配抽取方法

提出一种统计和规则相结合的最 长评价短语自动识别算法。将评价短语的识别问题转化为序列标注问题,结合条件随机场模型进行简单结构的评价短语识别,在此基础上进一步建立和应用规则库,自动识别结构复杂的最长评价短语,其测试的F值达到72.38%。在最长评价短语自动识别的基础上,构建用于 评价对象抽取和情感评价单元抽取的规则库,提出基于规则的评价搭配自动抽取算法,实现评价对象和最长评价短语搭配的自动抽取,在网易汽车门户网站进行了系统测试,得到了较高的准确率。     

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。     

基于句法规则和HowNet的商品评论细粒度观点分析

该文提出一种基于句法规则和HowNet词典的商品评论细粒度观点分析方法,主要包括三个模块: 评价对象抽取、评价对象—评价词对抽取、评价对象总体观点得分计算。具体思路为: 首先,结合词性标注和频繁项集方法构建一个初始的评价对象词典,便于重用和修正商品的总体评价维度;其次,基于爬取的电商评论文本真实数据设计了评价对象—评价词对抽取规则;最后,借助HowNet词典分别计算不同评价维度的观点综合得分,进而对比同一商品不同品牌在各个维度下的总体观点评价,该方法在商品评论语料集上验证了有效性。     

汉语介词短语的自动识别

本文运用规则和统计相结合的方法构造了一个汉语介词短语识别算法。首先,根据介词和介词短语右边界组成的搭配模板自动提取可信搭配关系,并用这些搭配关系对介词短语进行识别。之后,用基于词性的三元边界统计模型和规则相结合的方法识别其它未处理的介词短语。通过对含有7323 个介词短语的语料作交叉测试,精确率达到87148 % ,召回率达到87127 %。     

高斯核模糊粗糙集中对象集变化时近似集增量更新方法研究

随着互联网技术的飞速发展,网络评论信息呈现爆炸式的增长,观点挖掘技术应运而生。评价对象与评价短语的抽取是观点挖掘中一项重要的任务。针对现有的基于模板方法存在人工参与过多、模板覆盖率不足、不能识别跨度较远的评价对象与评价短语等问题,提出了一种自动提取模板、利用概率进行评价搭配识别并能识别跨度较远的评价对象与评价短语的方法。通过引入同义词计算情感词的情感强度,综合考虑情感词与修饰词影响,完成倾向性判断。利用COAE2011的语料对上述方法进行了实验评价,并与两个baseline方法进行比较,取得了较好的实验结果。     

上下文相关的双向自举观点评价对象抽取方法

从大量的产品评论中进行观点评价对象的自动抽取是观点挖掘研究的重要课题,然而目前观点评价对象抽取结果只提供少量信息,因此提出一种基于上下文相关的双向自举方法同时获取产品名称和产品属性。该方法利用初始种子集、词性模板集获得候选观点评价对象,采用上下文相关的方法对文中所有包含候选观点评价对象的语句抽取出观点评价对象并进行边界识别,同时抽取观点评价对象的词性模板并计算分数,将分值高的模板加入模板集,这样重复迭代直到没有出现新的观点评价对象为止。实验结果表明采用上下文相关方法进行观点评价对象抽取相对于上下文无关的方法性能提高10%以上。     

基于条件随机场的评价对象抽取

评价对象抽取是情感分析的重要组成部分,针对在线商品中文评论非正规化、网络化的特点,本文提出一种基于句法分析和条件随机场的评价对象的抽取方法,通过实验分析不同模板与不同特征组合对评价对象提取的F值的影响.在系统实现上,主要利用哈工大语言技术平台（LTP）的开放接口和CRFs开源工具对评论数据集进行训练和测试.最终使两类数据集的评价对象抽取的F值达分别达到到82.98%和83.50%.     

面向文本情感分析的商品评价信息检测

为及时有效地获取商品评价信息,提出了基于评价对象识别的商品评价信息检测方法。首先在中文分词的基础上,依据词性标注结果抽取商品评价信息中的候选评价对象;然后基于规则过滤和共现扩展的方法得到精准评价对象;最后实现了基于评价对象识别的商品评价信息检测方法。实验结果表明,与基本模型相比,提出的商品评价信息检测方法的F-Measure提高了34.8%,证明了充分挖掘商品评价信息中的评价对象可以非常有效地改善检测方法的性能。