中文評論短文本的評價對象抽取研究.pdf

1、文本的情感傾向性分析在實踐中應(yīng)用廣泛。對于評論性短文本而言，抽取評價詞語及其所評價的對象，是判斷情感傾向的關(guān)鍵。由于中文語言存在的缺少形態(tài)變化及關(guān)系修飾靈活等特點，使得中文評價對象抽取迄今仍是一個未得到妥善解決的問題。隨著近年來中文依存句法分析技術(shù)的成熟，評論性短文本可以被較準(zhǔn)確地解析成依存關(guān)系樹，可從中挖掘出能反映評價對象及其特征之間關(guān)系的特有自然語言模式，以用于輔助提高評價對象抽取的準(zhǔn)確性。
　　本文的主要研究工作如下:

2、>　　(1)在分析現(xiàn)有評價對象抽取方法的基礎(chǔ)上，基于從依存關(guān)系樹庫挖掘的頻繁樹模式，提出一種新穎的針對中文評論性短文本的評價對象抽取方法。該方法包括3個主要的步驟:基于依存關(guān)系頻繁樹模式的初始標(biāo)注;基于錯誤驅(qū)動框架的頻繁樹模式有序規(guī)則集訓(xùn)練;基于頻繁樹模式有序規(guī)則的評價對象抽取。與傳統(tǒng)方法不同，該方法能自動提煉反映評價對象的特征，形成相應(yīng)的依存關(guān)系頻繁樹模式，利用錯誤驅(qū)動框架來解決模式和規(guī)則的選用和融合問題。實驗證明了該方法的有效性。<

3、br>　　(2)針對中文評論性短文本的評價對象抽取方法FTTBL在有序規(guī)則集訓(xùn)練階段時間消耗過大的問題，設(shè)計了兩種優(yōu)化策略。首先從降低初始頻繁樹模式規(guī)則集規(guī)模的角度出發(fā)，研究了初始規(guī)則集中存在的冗余問題，以不降低評價對象標(biāo)注準(zhǔn)確性為前提，給出了冗余消除策略;對于最為耗時的頻繁樹模式有序規(guī)則集的訓(xùn)練問題，研究發(fā)現(xiàn)導(dǎo)致這個問題的主要原因是前后相接兩輪訓(xùn)練存在的重復(fù)計算量很大，為此分析了前后輪訓(xùn)練重復(fù)計算部分所存在的關(guān)系特征，據(jù)此設(shè)計了通過增