基于条件随机场的评价对象缺省项识别

摘要：

在电商网站评论文本中,评价对象和评价属性的缺省识别对文本情感分析具有重要的作用.针对电商网站评论文本中评价对象和评价属性缺省问题,本文提出了一种基于条件随机场的评价对象缺省项识别方法.首先利用情感词典识别观点句,将缺省项识别问题转换成序列标注问题,综合词法特征和依存句法特征,使用条件随机场模型进行训练,并在测试集上对待识别的观点句进行序列标注,通过标注结果判定缺省项的位置.实验结果表明,本文提出的方法具有较高的准确率和召回率,验证了该方法的有效性.

关键词： 电商网站评论文本 评价对象 缺省识别 序列标注 条件随机场

作者: 唐文武 过弋 徐永斌 方旭

作者单位: 华东理工大学信息科学与工程学院,上海200237 华东理工大学信息科学与工程学院,上海200237;石河子大学信息科学与技术学院,新疆石河子832007

会议类型: 国内会议

会议名称: 第十五届全国计算语言学学术会议(CCL2016)暨第四届基于自然标注大数据的自然语言处理国际学术研讨会(NLP-NABD-2016)

会议地点: 烟台

会议语种:中文

页码: 1-10

在线出版日期: 2016-10-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）