基于词特征与语义特征的评价对象识别

论文摘要

网络评论短文本的细粒度情感分析是文本挖掘的研究热点,评价对象作为细粒度情感分析的基础,在识别文本过程中具有重要作用,如何充分利用上下文信息并对其进行有效表示是评价对象识别的难点所在。提出一种结合词特征与语义特征的评价对象识别方法。针对商品评论语料,使用条件随机场进行评价对象识别,在词特征、依存句法特征的基础上引入语义特征,并将各特征进行组合,以充分利用上下文信息,提高评价对象的识别准确性。在手机评论和酒店评论2个数据集上进行实验,结果表明,该方法的识别准确性较高,且F值分别高达75.36%和82.64%。

论文目录

• 0 概述
• 1 CRFs模型
• 2 基于CRFs的评价对象识别框架
•   2.1 评价对象识别框架
•   2.2 特征描述
•   2.3 特征模板
•   2.4 特征提取
• 3 实验结果与分析
•   3.1 评价指标
•   3.2 特征模板对评价对象识别的影响
•   3.3 不同特征及特征组合对评价对象识别的影响
• 4 结束语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 谷兴龙,谢珺,靳红伟,续欣莹

关键词: 评价对象识别,细粒度情感分析,语义特征,特征组合,条件随机场

来源: 计算机工程 2019年11期

年度: 2019

分类: 信息科技

专业: 计算机软件及计算机应用

单位: 太原理工大学信息与计算机学院

基金: 山西省回国留学人员科研项目(2015-045)

分类号: TP391.1

DOI: 10.19678/j.issn.1000-3428.0052461

页码: 218-224

总页数: 7

文件大小: 788K

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