分类: 计算机科学 >> 计算机科学的集成理论 提交时间: 2019-01-28 合作期刊: 《计算机应用研究》
摘要: 针对现有基于监督学习模型的评价对象提取方法中,多评价对象和复合词评价对象提取精度不高的问题,提出基于句法结构和依存关系的评价对象提取方法。首先,根据评价对象、情感词在句法结构中充当的不同成分,分析评价对象和情感词之间的依存关系;然后,根据不同的依存关系定义特征;最后,在条件随机场模型中,通过贪婪式特征选择方法选取最优的特征组合,进而完成评价对象提取。在COAE2011 任务三的评测数据中进行实验,结果显示,与现有的评价对象提取方法相比,F1值高出3%~6%,能够有效地识别评价对象。