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本文提出了一种基于机器学习的方法来对中文评论进行主观性关系抽取，即抽取出表达主观性意义的评价词与其相对应的评价对象。本文所要解决的关系抽取不同于以往传统的任务，我们要抽取的是带有主观性的关系，即要带有评价信息。我们的方法一定程度上解决了以前方法的缺陷，并且解决了指代消解以及评价对象遗漏的问题。我们运用塌大熵模型并结合了词，词性，语义和位置等特征。实验结果表明我们方法的F值比baseline有了15％的提高，并且发现程度副词能够提高主观性关系抽取的性能。