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文檔簡(jiǎn)介
1、隨著Web2.0技術(shù)的普及,電子商務(wù)平臺(tái)、微博、論壇還有第三方團(tuán)購(gòu)網(wǎng)站等等眾多開(kāi)放平臺(tái)蓬勃發(fā)展,人民的參與度也越來(lái)越高。他們會(huì)在這些平臺(tái)上分享對(duì)商品的評(píng)價(jià),這些評(píng)價(jià)性文本蘊(yùn)含著評(píng)論者的情感信息,有著巨大的潛在價(jià)值,比如可以給公司的銷售決策提供支持,預(yù)測(cè)事態(tài)的發(fā)展等。
文本情感分析,也叫意見(jiàn)挖掘,是專門用于對(duì)文本的情感信息進(jìn)行分析、處理、歸納和推理的自然語(yǔ)言處理技術(shù)。情感分析主要研究方向包括情感信息分類、情感信息檢索和情感信息抽
2、取。本文的主要研究方向?yàn)榧?xì)粒度情感信息抽取,具體的研究?jī)?nèi)容為評(píng)價(jià)詞、評(píng)價(jià)對(duì)象的抽取以及評(píng)價(jià)詞的情感傾向預(yù)測(cè)。本文在對(duì)相關(guān)文獻(xiàn)資料的研究中發(fā)現(xiàn),現(xiàn)有的情感信息抽取技術(shù)存在如下問(wèn)題:
1)評(píng)價(jià)對(duì)象中存在大量未登錄詞以及新興事物屬性,基于詞典及一般的基于統(tǒng)計(jì)的方法無(wú)法應(yīng)對(duì)這些情況;
2)評(píng)價(jià)詞的情感傾向歧義,同一個(gè)情感詞的情感傾向與它所在的上下文(尤其是評(píng)價(jià)對(duì)象)有關(guān),現(xiàn)有的方法中同時(shí)識(shí)別評(píng)價(jià)詞(包括情感傾向)和評(píng)價(jià)對(duì)象,
3、忽視了兩者的依賴關(guān)系。
因此,本文提出一個(gè)基于層疊條件隨機(jī)場(chǎng)(CCRFs,Cascaded Conditional Random Fields)模型,用于實(shí)現(xiàn)評(píng)價(jià)詞、評(píng)價(jià)對(duì)象和評(píng)價(jià)詞情感傾向預(yù)測(cè)任務(wù)。該模型優(yōu)勢(shì)有:
1)將評(píng)價(jià)詞、評(píng)價(jià)對(duì)象、評(píng)價(jià)詞情感傾向預(yù)測(cè)三個(gè)任務(wù)由3個(gè)具有先后順序、相互依賴的條件隨機(jī)場(chǎng)模型,較低的耦合度使得每個(gè)模型專注于實(shí)現(xiàn)一個(gè)功能;
2)各層條件隨機(jī)場(chǎng)模型獨(dú)立存在,低層的模型的輸出在傳
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