基于句法特征的评价对象抽取方法研究-论文.pdf

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1、第28卷第4期中文信息学报Vol_28．No．42014年7月JOURNALOFCHINESEINFORMATIONPROCESSINGJu1．，2014文章编号：1003—0077(2014)04—0092—06基于句法特征的评价对象抽取方法研究戴敏，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)摘要：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

2、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；条件随机场中图分类号：TP391文献标识码：AOpinionTargetExtractionwithSyntacticFeaturesDAIMin，WANGRongyang，LIShoushan，ZHUZhu，ZHOUGuodong(NLPLab，SchoolofComputerSc

3、ienceandTechnology，SoochowUniversity，Suzhou，Jiangsu215006，China)Abstract：Opiniontargetextractionisanimportantsub—taskofthesentimentanalysis．Thispaperemploysasuper—visedmodeltOextractEnglishopiniontargetwithConditionalRandomFileds(CRFs)．Tobettercapturetherela—tionshipbetw

4、eentheopiniontargetsandopinionexpression，weaddthesyntacticfeaturesextractedfromtheparsingtrees．Intheexperiments，twodifferentdatasetsareusedtoevaluatetheproposedapproach．Theexperimentalre—suitsdemonstratethatusingsyntacticfeaturesiseffectiveanditcouldimprovetherecallofopi

5、niontargetextractionsignificantly．Keywords：Sentimentanalysis；Opiniontarget；syntacticfeatures；CRF前，越来越多的研究者开始把目光转向细粒度的[41引言(Fine—grained)情感分析任务。例如，评价对象抽取(OpinionTargetExtraction)即是目前应用最受关进入21世纪后，网络在人们的日常生活中扮演注的情感分析子任务之一。着越来越重要的角色。在网络里，人们广泛进行购评价对象是指某篇评论中表现的主题，即评论物、交友等活动，相应

6、产生了大量用户参与的对于人文本中评价词语所修饰的对象。例如，在产品评论中关于一款手机屏幕、电池、按键、应用软件等，都可和事、电影、产品等的评论文本。这些评论文本往往以作为评价手机的某一具体对象。评价对象抽取是以商品评论、论坛评论和博客等多种形式存在。用细粒度的情感分析任务，评价对象是情感信息的一户会通过网络上已有的评论文本来掌握某产品或电部分。这项研究的开展有助于为上层情感分析任务影的评价，但同时用户会饱受迅速膨胀的评论信息提供服务。本文的目标就是提出新的方法或模型抽量的困扰，仅靠人工方法很难对网上海量的带有丰取评论文本中的评价对象。例

7、如，富意见的资源进行收集和处理，因此给自动化、智能例句1CapellaUniversityhasincrediblefac—化评论信息处理提出了新的要求和挑战。情感分析ultyintheHaroldAbelSchoolofPsychology．(SentimentAnalysis)正是在这种背景下产生的]。目收稿日期：2012～04—08定稿日期：2012—06—21基金项目：国家自然科学基金(61003155)，国家自然科学基金(60873150)，模式识别国家重点实验室开发课题基金。4期戴敏等：基于句法特征的评价对象抽取方法研究93

8、通过例句1可知，“faculty”被情感词“incredi—出现频率较高的名词往往是评价对象候选，相继利ble”所修饰，因此，“faculty”可以做为本句的评价对用关联规则挖掘评价对象。Li和Zhou_7