【摘 要】
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在产品评论中,人们往往会针对某一属性作出评价,而意见解释信息会对评价进行解释,帮助其他消费者和商家更好的了解该产品。所以,解释性意见要素是评论中最重要的部分。解释性
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在产品评论中,人们往往会针对某一属性作出评价,而意见解释信息会对评价进行解释,帮助其他消费者和商家更好的了解该产品。所以,解释性意见要素是评论中最重要的部分。解释性意见要素识别是自然语言处理领域亟待解决的问题之一。本文面向中文产品评论,在LSTM方法框架下研究产品属性、评价和意见解释的识别问题。具体地,本文将从以下三个方面进行研究:(1)解释性意见要素语料库的构建:本文构建了手机和酒店两个领域的解释性意见要素语料库,并且通过对手机和酒店评论文本进行分析,给出解释性意见要素的定义,详细分析不同领域中属性、评论和意见解释的数量、分布等信息。(2)基于LSTM解释性意见要素识别方法研究:本文针对解释性意见要素识别任务,采用基于LSTM的方法,在此基础上融入卷积操作,获取更多的输入信息。并且将LSTM的输出投入到CRF,通过解码得到最终标签序列。(3)解释性意见要素识别系统实现:本文应用基于LSTM的方法训练出一个适合解释性意见要素识别任务的模型,并使用这个模型对手机和酒店两个领域的产品评论进行解释性意见要素识别,以此构建一个解释性意见要素识别系统,并对系统进行了测试,实验结果表明,本文应用的模型能够更好的识别解释性意见要素。
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