評價對象抽取研究.pdf

1、隨著Web2.0技術(shù)的迅猛發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)上帶有豐富觀點的資源(如評論、博客等)正以指數(shù)級的速度增長?；谟脩舭l(fā)布內(nèi)容的情感分析已經(jīng)成為自然語言處理領(lǐng)域一個引人注目的研究熱點。情感分析又稱意見挖掘，是指通過計算機手段，幫助用戶快速獲取、整理和分析相關(guān)評價信息。
　　 近年來，情感分析研究已經(jīng)取得了一系列進展，特別是在情感信息的褒、貶極性分類方面。目前，越來越多的研究者開始把目光轉(zhuǎn)向細(xì)粒度的情感分析以及基于情感分析的上層應(yīng)用，如情感信

2、息抽取、情感信息的檢索與歸納等。評價對象抽取是情感分析研究中情感信息抽取任務(wù)的重要研究內(nèi)容之一。
　　 本文著眼于情感信息抽取中評價對象抽取的研究，內(nèi)容主要包括：
　　 1.基于條件隨機場模型的評價對象抽取方法。在引入常用于情感信息抽取的特征的基礎(chǔ)上，將特征歸納為詞法、語法、相對位置、語義等四大類別，從特征的角度擴展了基于條件隨機場的評價對象抽取系統(tǒng)，重點考查了不同特征及其組合對系統(tǒng)性能的影響，并做了詳細(xì)的比較研究。

3、r>　　 2.考慮到在文本情感分析研究中普遍存在的領(lǐng)域適應(yīng)問題，本文提出了多領(lǐng)域評價對象抽取融合，即將多個領(lǐng)域的訓(xùn)練樣本充分利用起來，使得不同領(lǐng)域之間的訓(xùn)練樣本能夠互相幫助。通過多個領(lǐng)域基模型的融合，提高每個單一領(lǐng)域評價對象抽取的性能。本文研究了常用融合方法在該任務(wù)上的應(yīng)用，并結(jié)合任務(wù)特點在元學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)上提出了改進的融合方法。
　　 3.隨著語義角色標(biāo)注技術(shù)的成熟及其在其他自然語言處理任務(wù)上的應(yīng)用，本文探索了將語義角色標(biāo)注信息

4、應(yīng)用于評價對象抽取。通過把語義角色信息作為一個特殊的特征，研究語義角色對評價對象抽取的作用。
　　 本文的主要貢獻在于對單領(lǐng)域任務(wù)中有效特征的選擇，以及對多領(lǐng)域融合方法的研究，具體來講包括：
　　 1.提出了依存關(guān)系、情感詞、語義角色等新特征，并對現(xiàn)有的特征加以歸納總結(jié)，成功地用于基于條件隨機場模型的評價對象抽取。
　　 2.通過大量的對比實驗，研究了評價對象抽取任務(wù)中的特征選擇問題，系統(tǒng)地比較、研究了各特征之間