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基于句法树结构的情感评价单元抽取算法

来源:未知 编辑:admin 时间:2019-05-25

  基于句法树结构的情感评价单元抽取算法_专业资料。情感评价单元的抽取是情感分析的基础任务之一,目前大部分的抽取方法都基于句法路径等扁平化的特征,区分中文评价文本中噪声的能力不强。提出了一种基于短语句法的树型结构来表示情感评价单元模式,并使用近似卷积树核的方法来计算这种结构的相似度;在此基础上,采用基于相似度计算的模式匹配方法进行情感评价单元抽取。在中文商品评论上进行实验,该方法比基于句法路径的方法准确率

  第2 8卷 第 9期 21 0 1年 9 月 计 算 机 应 用 研 究 Ap l a i n Re e r h o o u e s p i t s a c f C mp t r c o Vo . 8 No 9 I2 . Sp 2 1 e . 01 基 于 句 法 树 结 构 的情 感 评 价 单 元 抽 取 算 法 术 黄亿华 ,濮小佳 , 袁春风 ,武港山 ( 南京 大学 计 算机 软件 新技 术 国家重 点 实验 室,南京 2 0 9 ) 10 3 摘 要 :情 感 评 价 单 元 的 抽 取 是 情 感 分 析 的 基 础 任 务 之 一 , 目前 大 部 分 的 抽 取 方 法 都 基 于 句 法 路 径 等 扁 平 化 的 特征, 区分 中文评 价 文本 中噪 声的 能力 不强 。提 出 了一 种基 于短 语 句法 的树 型 结构 来 表 示情 感评 价 单 元模 式 , 并使 用近似 卷积树 核 的方 法来计 算这 种结 构的相 似度 ; 在此 基 础上 , 用基 于相 似 度 计 算 的模 式 匹配 方 法进 行 采 情感评 价单 元抽 取 。在 中文 商品评 论 上进 行 实验 , 方 法 比基 于句法路 径 的方 法 准确 率提 高 了 1 . % , 回率 该 34 召 提 高 了9 2 。 实验证 明提 出的方 法对 中文 商品评价 的情感评 价单 元抽取 效果 较好 。 .% 关键词 :情 感分析 ;情感 评价单 元 ;句法树 ; 积树核 ;相似 度计 算 ;商品评价 卷 中图分 类号 :T 3 1 P 9 文 献标 志码 :A 文章 编号 :10 — 6 5 2 1 )9 3 2 —6 0 1 39 ( 0 1 0 —2 9 0 d i1 .9 9 ji n 10 —6 5 2 1 .9 0 7 o:0 3 6 /.s . 0 139 .0 10 .O s Ap r ia x r s i n e ta to a e n p re te tu t r p a s le p e so x r c i n b s d o a s r e sr c u e H A G Y —u , U X a - a Y A h nfn ,WU G n — a U N i a P i j , U NCu— g h oi e a gs n h (ttK yL brtrfrN vl w r Tcnl y aj gU i rt, nn 10 3, hn ) Sae eaoaoy o oe s ae ehoo ,N nn nv sy Naf g20 9 C i g i ei i a A b t a t Ap r ia x e so xr ci n i u da n a a k o e tme n y i . M o to he prv o s meho o p— sr c : p as le prs in e ta to sa f n me tlt s fs n i nta a ss l s ft e i u t dsf ra p as le t cin ae b s d o ae t r ss c ss n a ah wh c u frf m en i h n s e i w .T i p p r r — r i xr t r a e n f t au e u h a y tx p t ih s f o t os i C ie e r ve s h s a e o a a o i f e r h en p p s d a p r s r e sr t e t r s tt pp as le r s in p te n,aswela t d b s d o p o i t o v l in o e h a e te tucuro p e enhea r iaxp e so at r l sa meho a e n a pr xmae c n out o te e n loc lu ae t e s lr y b t e h s t c u e .T e s d a s lr y b s d p t r th n t o o e . r e k r e st ac lth i a i ewe n te e sr t r s h n i u e i a i — a e at n mac i g meh d t x mi t u t mi t e ta tt p r ia x r s ins I o d td t x e i n s o Ch n s r d c e iws c mp r d wih t s ln rche a p a s Ie p e so . tc n uce he e p rme t n i e e p o u tr ve , o a e the ba ei e whih c us d t e s ntx p t sasfa u e .t e pr cso s l 4% hih r a h e a lwa 2% hih r Th x e i n e u t e h y a a h e t r s h e ii n wa 3. g e nd t e r c l s9. g e. e e p rme tr s ls s o h p o c s efce tfra pr ia x r s in e ta to n C

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