【摘 要】
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随着主观性评价文本数量的不断增长,文本情感分析已经成为众多研究者关注的对象.比较要素抽取是比较句情感分析的重要研究任务之一,比较句的情感分析结果与比较要素相结合才
【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,哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家高技术研究发展计划(863计划)(2015AA015405);国家自然科学基金(61402134,61173073,61172099,61272384);国家国际科技合作专项(2014DFA11350)资助~~
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随着主观性评价文本数量的不断增长,文本情感分析已经成为众多研究者关注的对象.比较要素抽取是比较句情感分析的重要研究任务之一,比较句的情感分析结果与比较要素相结合才更有意义.为了提高比较要素抽取的性能,本文提出在构建系统模型的过程中引入浅层句法信息、比较词候选信息和启发式位置信息等多种语言学相关特征,并且在不增加领域知识的情况下,有效提高系统的准确率和F1值,同时本文提出的方法可以有效处理含有多个比较关系的句子.实验结果表明,将本文提出的特征应用于条件随机域(Conditional random fields,CRFs)模型可以有效提高比较要素抽取的各项性能指标,同时,将本文的实验结果与2012年中文情感分析评测结果的最大值进行了比较,各项指标均超过最大值,进一步证明了本文方法的有效性.
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