基于语义和句法依存特征的评论对象抽取研究

评论对象抽取是情感分析的重要研究内容。基于语义词典,从评论对象的类别视角出发,运用语义相似度和相关度计算方法,该文提出用于评价对象抽取的七种新的语义特征。评价对象和评价词之间通常存在句法依存关系,并且评价词往往带有情感倾向,将句法依存分析和评价词识别结合,提出句法情感依存特征抽取方法,忽略无情感词和微情感词的句法依存关系,提高评价对象抽取的准确率。使用条件随机场模型,在SEMEVAL比赛的三个领域数据集上进行实验,新的语义特征和句法情感依存特征组合的F₁分数比SEMEVAL比赛限制性系统最好成绩平均高3.78％,比非限制性系统最好成绩平均高2％,证明了所提特征的有效性。     

基于浅层句法特征的评价对象抽取研究

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%.     

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%.     

基于CRFs的评价对象抽取特征研究

评价对象是情感分析中情感信息的一个重要组成部分。该文基于条件随机场模型,研究多种特征在评价对象抽取任务中的表现,并将特征归纳为词法、依存关系、相对位置、语义四大类别。其中,重点引入语义角色标注新特征。在实验中,我们在三个不同的数据集上考查了各个特征及其组合对系统性能的影响,作了详细地比较研究。另外,实验结果表明新提出的语义角色标注特征对评价对象抽取有很好地指示作用。     

基于注意力机制的循环神经网络评价对象抽取模型

针对评论文本中评价对象的抽取任务,需要设计特征模板,而抽取结果往往受特征模板影响大的问题,提出一种端到端的神经网络评价对象抽取模型。分析条件随机场CRF在评价对象抽取任务中的特征模板设计;使用词向量嵌入模型在语义空间表示词语,并分析注意力机制在神经网络模型中的作用;将条件随机场模型与循环神经网络模型LSTM相结合,形成基于注意力机制的LSTM-CRF-Attention模型。在NLPCC2012和NLPCC2013两个数据集上进行实验,该模型的F值比CRF模型分别提高8.15%和11.03%。实验结果也同时验证词向量具备表示词语特征的能力,注意力机制能够有效提高神经网络模型中的评价对象抽取效果。     

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。     

基于交互特征表示的评价对象抽取模型

评价对象抽取是对象级情感分析的关键任务之一,评价对象抽取结果会直接影响对象级情感分类的准确率.在评价对象抽取任务中,借助手工特征加强模型性能的方式既消耗时间又耗费人力.针对数据规模小、特征信息不充分等问题,提出一种基于交互特征表示的评价对象抽取模型(aspect extraction model based on interactive feature representation, AEMIFR).相比其他模型,AEMIFR模型结合字符级嵌入与单词嵌入,捕获单词的语义特征、字符的形态特征以及字符与词语之间的内在联系.而且,AEMIFR模型获取文本的局部特征表示和上下文依赖特征表示,并学习2种特征表示之间的交互关系,增强2种特征之间的相似特征的重要性,减少无用特征对模型的消极影响,以及学习更高质量的特征表示.最后在SemEval 2014,SemEval 2015,SemEval 2016中的数据集L-14,R-14,R-15,R-16上进行实验,取得具有竞争力的效果.     

基于核心句及句法关系的评价对象抽取

意见挖掘已成为近年来的热点问题,该文针对COAE2009评测中的意见挖掘任务的一项子任务——评价对象抽取进行了研究。首先提出利用核心句进行学习的思想,继而确定了10种句法关系作为语言特征,将原始句和核心句分别基于词、词性和句法关系利用条件随机场模型进行学习和比较,在后期又利用二次学习的方式进一步提高了抽取性能。实验取得了相对不错的抽取效果,证明我们提出的方法是可行的,且具有一定的应用价值。     

基于句法路径的情感评价单元识别

不同于已有的基于手工模板和规则的方法,提出了一种基于句法路径的情感评价单元自动识别方法.该方法自动获取句法路径来描述评价对象及其评价词语之间的修饰关系,并通过计算句法路径编辑距离来改进情感评价单元抽取的系统性能.实验语料来自数码相机和MP3播放器两个典型的电子产品领域.实验结果表明:(1)句法路径能够有效描述评价对象及...     

评价对象抽取研究综述

近年来,细粒度情感分析因其在商业决策、舆情分析等领域的重要作用而受到学术界和工业界的广泛关注.评价对象抽取作为情感分析的基本任务之一,是进行细粒度情感分析的关键问题.本文针对评价对象抽取问题的起源、当前主流研究方法和趋势进行了梳理,首先详细阐述评价对象抽取问题的基本概念并对其进行形式化表示,然后结合近年来的研究对评价对象抽取方法进行归纳和总结,并重点分析基于频率、基于模板规则、基于图论、基于条件随机场和基于深度学习的评价对象抽取方法,随后回顾评价对象抽取的评测情况和可用的语料资源,最后分析评价对象抽取的若干难点问题,同时对评价对象抽取研究进展和发展趋势进行总结和展望.     

基于注意力机制和BiLSTM-CRF的消极情绪意见目标抽取

基于方面情感分析(Aspect-Based Sentiment Analysis,ABSA)是自然语言处理的热门课题,其中意见目标抽取和意见目标情感极性分类是ABSA的基本子任务之一。而很少有研究直接抽取特定情感极性的意见目标,尤其是抽取更有潜在价值的消极情绪意见目标。文中提出了一种全新的ABSA子任务--抽取消极情绪意见目标(Negative-Emotion Opinion Target Extraction,NE-OTE),并提出了基于注意力机制和单词与字符混合嵌入的BiLSTM-CRF模型(Attention-based BiLSTM-CRF with Word Embedding and Character Embedding,AB-CE),在双向长短时记忆网络(Bi-directional Long Short-Term Memory,BiLSTM)学习文本语义信息和捕获长距离双向语义依赖关系的基础上,通过注意力机制使模型更好地关注输入序列中的关键部分和捕获与意见目标及其情感倾向相关的隐含特征,最终通过CRF层预测句子级别的全局最佳标签序列,实现对消极情绪意见目标的抽取。文中基于主流ABSA任务基准数据集构建了3个NE-OTE任务数据集,并在这些数据集上进行了广泛的实验,实验结果显示,所提模型能够有效识别消极情绪意见目标,且识别效果明显优于其他基线模型,验证了所提方法的有效性。     

A Model for Cross-Domain Opinion Target Extraction in Sentiment Analysis

Opinion target extraction is one of the core tasks in sentiment analysis on text data. In recent years, dependency parser–based approaches have been commonly studied for opinion target extraction. However, dependency parsers are limited by language and grammatical constraints. Therefore, in this work, a sequential pattern-based rule mining model, which does not have such constraints, is proposed for cross-domain opinion target extraction from product reviews in unknown domains. Thus, knowing the domain of reviews while extracting opinion targets becomes no longer a requirement. The proposed model also reveals the difference between the concepts of opinion target and aspect, which are commonly confused in the literature. The model consists of two stages. In the first stage, the aspects of reviews are extracted from the target domain using the rules automatically generated from source domains. The aspects are also transferred from the source domains to a target domain. Moreover, aspect pruning is applied to further improve the performance of aspect extraction. In the second stage, the opinion target is extracted among the aspects extracted at the former stage using the rules automatically generated for opinion target extraction. The proposed model was evaluated on several benchmark datasets in different domains and compared against the literature. The experimental results revealed that the opinion targets of the reviews in unknown domains can be extracted with higher accuracy than those of the previous works.     

基于句法语义特征的中文实体关系抽取

实体关系抽取的核心问题是实体关系特征的选择。以往的研究通常都以词法特征、实体原始特征等来刻画实体关系,其抽取效果已难再提高。在传统方法的基础上,该文提出一种基于句法特征、语义特征的实体关系抽取方法,融入了依存句法关系、核心谓词、语义角色标注等特征,选择SVM作为机器学习的实现途径,以真实新闻文本作为语料进行实验。实验结果表明该方法的F1值有明显提升。     

基于迭代两步CRF模型的评价对象与极性抽取研究

微博作为一种新兴媒体,已经在人们生活中扮演了一种不可或缺的角色。如何从大量微博中抽取出有意义的评价对象并识别出正确的情感倾向显得越来越重要。本文在传统的CRF模型基础上,提出了两步CRF模型及迭代两步CRF模型,对评价对象和极性进行抽取。两步CRF模型在COAE2014评测语料上取得了0.505的F值,迭代两步CRF模型通过不断增加训练语料,提高了召回率,使得F值达到了0.513,同时提高了模型的稳定性。实验对比了当前主流的几种方法,结果证明了本文提出的方法是行之有效的。     

网络意见挖掘、摘要与检索研究综述

网络上带有人的主观感情色彩的评论性文本反映了人们的意见、态度和立场,因而具有很大的利用价值.信息挖掘技术针对这些主观文本进行处理,获得有用的意见、结论和知识.首先介绍了意见挖掘出现的背景和应用意义,然后从词汇情感极性识别、粗粒度的情感分类、细粒度的意见挖掘与摘要、意见检索和相关语言资源与系统5个方面综述了研究历程和现状,最后总结了研究难点与研究趋势.     

基于评价对象类别的跨领域情感分类方法研究

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。