基于模糊集合的漢語主觀句識(shí)別方法研究與實(shí)現(xiàn).pdf

1、隨著Web2.0技術(shù)的興起與迅猛發(fā)展，意見挖掘已經(jīng)成為自然語言處理的一個(gè)研究熱點(diǎn)。作為意見挖掘的一個(gè)重要子任務(wù)，主觀句識(shí)別的主要目的是從網(wǎng)絡(luò)用戶生成文本中將帶有主觀性信息的意見句從描述客觀事實(shí)的客觀句中識(shí)別出來。對(duì)于意見挖掘系統(tǒng)，主觀句識(shí)別能降低系統(tǒng)的復(fù)雜度并提高系統(tǒng)的性能，因而具有極其重要的意義。
　　針對(duì)漢語主客觀表示界限模糊的特點(diǎn)，本文在模糊集合論框架下探索不同粒度的主觀性特征的模糊表示，并分別提出基于句子和詞語等不同粒度特

2、征的模糊分類模型以解決漢語主觀句識(shí)別問題。具體地，本文主要研究如下兩個(gè)方面的工作:
　　(1)基于句子主觀性強(qiáng)度模糊集合的漢語主觀句識(shí)別方法。首先，利用優(yōu)勢(shì)比公式從標(biāo)注語料中抽取出主觀性線索。然后，以主觀性線索為基礎(chǔ)，探索漢語句子的主觀性密度計(jì)算方法。最后，面向漢語主客觀句，構(gòu)建了相應(yīng)的基于主觀性密度的三角形隸屬函數(shù)，并實(shí)現(xiàn)了一個(gè)基于模糊集合的漢語主觀句分類器。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文提出的模糊集合分類器能較好地識(shí)別出主觀性密度在句子主

3、客觀類別之間的界限，并取得了較理想的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。
　　(2)基于主/客觀詞匯模糊集合的漢語主觀句識(shí)別方法。首先，針對(duì)主觀詞和客觀詞這兩個(gè)模糊概念定義了相應(yīng)的兩個(gè)模糊集合，并采用模糊統(tǒng)計(jì)TF-IDF方法從訓(xùn)練語料中獲取隸屬度函數(shù)。然后，在模糊集合論框架下制定了兩個(gè)模糊IF-THEN規(guī)則，并據(jù)此實(shí)現(xiàn)了一個(gè)模糊推理機(jī)以識(shí)別漢語主觀句。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與傳統(tǒng)的主觀句識(shí)別方法相比，本文提出的漢語主觀句識(shí)別方法，以詞匯模糊集合為基礎(chǔ)，能更精確地識(shí)