【摘 要】
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随着网络评论文本数量的快速增长,文本情感分析越来越受到研究者的广泛关注.句子级文本情感分析就是对主观性文本进行细粒度的挖掘,有重要的研究价值.评论句中的评价对象抽取
【机 构】
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哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院机器智能与翻译研究室
【基金项目】
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国家高技术研究发展计划（863计划）（2006AA010108）, 国家自然科学基金（61073130）, 语言语音教育部-微软重点实验室开放基金（HIT.KLOF.2009019）资助
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随着网络评论文本数量的快速增长,文本情感分析越来越受到研究者的广泛关注.句子级文本情感分析就是对主观性文本进行细粒度的挖掘,有重要的研究价值.评论句中的评价对象抽取是句子级情感分析要研究的关键问题之一.为了提高评价对象抽取的性能,本文提出在系统模型的训练过程中引入浅层句法信息和启发式位置信息,同时在不增加领域词典的情况下,有效提高系统的精确率.实验结果表明,将本文提出的特征引入到条件随机域模型和对比模型后,系统的各项指标均有所提高,并且条件随机域模型的结果优于对比模型.同时,将条件随机域模型的结果与200
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