基于特定領(lǐng)域的漢語句子意見挖掘.pdf

1、英特網(wǎng)上的信息與日劇增，蘊(yùn)藏著巨大的信息量。對產(chǎn)品的各種評價出現(xiàn)在各大論壇、電子公告板以及門戶網(wǎng)站上，廠商需要了解顧客使用其產(chǎn)品的反饋意見，潛在的購買者也需要做出是否購買某個產(chǎn)品的決定。因此，意見挖掘技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。 本文實(shí)現(xiàn)了一個基于領(lǐng)域的漢語句子意見挖掘系統(tǒng)（OMS）。該系統(tǒng)主要解決了意見挖掘問題中的主題識別、陳述定界和極性分析三個子問題。系統(tǒng)主要包含基于模式匹配的陳述選擇模塊和基于核函數(shù)的意見分析模塊。在陳述選擇模塊中，本文

2、提出了基于nSPD與nSND特征選擇的單一/混合意見句識別算法，介紹了基于汽車本體的主題抽取的過程，并說明了混合意見傾向句陳述的細(xì)顆粒度分析方法。本文提出了基于“投影映射”規(guī)則的模式生成策略，以及直接模式、結(jié)點(diǎn)模式、混合模式三種匹配策略。針對意見傾向分析模塊本文提出了基于核的意見分類思想，它通過計(jì)算輸入陳述之間的極性相似度對句子的極性進(jìn)行識別。通過良好的核函數(shù)定義，基于核的方法能夠從上下文和句法層面捕獲極性信息，從而可以提高分類的準(zhǔn)確率