【摘 要】
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主观评论句中的评价对象抽取是细粒度情感分析的任务之一,在公众舆情、用户产品评论、竞争情报分析等领域有着广泛的应用价值.针对中文话题型微博语言简洁、不规范、常常省略
【机 构】
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泉州师范学院数学与计算机科学学院,福建省大数据管理新技术与知识工程重点实验室,智能计算与信息处理福建省高等学校重点实验室
【基金项目】
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福建省大数据管理新技术与知识工程重点实验室开放课题（2014KL04）, 泉州师范学院校级项目（2014KJ07）,泉州师范学院校大学生创新创业训练计划项目（201410399076）
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主观评论句中的评价对象抽取是细粒度情感分析的任务之一,在公众舆情、用户产品评论、竞争情报分析等领域有着广泛的应用价值.针对中文话题型微博语言简洁、不规范、常常省略评价对象等特点,提出一种基于语言学特征和微博结构特征的话题型微博评价对象抽取方法.通过挖掘中文微博语料的结构与内容,将词、词性、情感词、通过句法分析获得的主谓关系、来自主题标签生成的主题词序列以及由语义角色标注所获得的施事与受事中的名词等多种特征相融合,同时将评价对象抽取看作序列标注问题,建立条件随机场模型进行学习并训练。实验结果表明,语言学特征
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