中文微博觀點句識別及要素抽取研究.pdf

1、微博作為一種新興的文體受到了廣泛的關注，在國內(nèi)外多個評測的推動下，關于微博的情感分析研究已成為NLP研究領域的一個熱點，微博平臺上存在海量的觀點性文本，可以通過對它們的分析，了解用戶喜好，既有理論意義，又有使用價值。
　　本文面向中文微博這一特殊文本，進行觀點句識別及要素抽取研究，針對中文微博的特點，尋找合適的情感分析方法。
　　由于觀點句識別是要素抽取的前提，為保證其準確率，采用有監(jiān)督的機器學習方法，使用SVM分類器結合一

2、元詞形特征對微博進行情感分類。文中對比了多種特征表示方法的分類性能，并利用信息增益減少特征集中的特征數(shù)目。實驗表明，TF-IDF的權值設定方法更適合于中文微博的情感分類任務，在使用的特征數(shù)目為特征總數(shù)的20％時，其最高準確率達到95.54％。同時，本文比較了不同特征表示方法在單子句微博和多子句微博上的分類效果，結果顯示，離散表示法和分布方式的句子建模方法在多子句微博中的準確率較高，而組合方式的句子建模方法更適用于單子句微博。
　　

3、在要素抽取方面，為了避免不同類別微博之間的相互干擾，首先利用LDA模型對語料進行主題分類，并確定每個類別的主題詞;然后采用雙層關聯(lián)規(guī)則挖掘算法抽取其中的對象層及屬性層候選頻繁項集，在結構和語義兩個層面上對頻繁項集進行緊密度剪枝和可信度剪枝;制定篩選和定界規(guī)則，根據(jù)頻繁項集獲得每條微博的對象層及屬性層要素;使用詞的位置信息和點互信息對應對象層和屬性層要素，并通過觀點句識別的結果確定要素的情感傾向性。實驗數(shù)據(jù)采用第六屆中文傾向性分析評測所發(fā)