基于迭代两步CRF模型的评价对象与极性抽取研究

发布时间：2017-12-24 15:36

  本文关键词：基于迭代两步CRF模型的评价对象与极性抽取研究　出处：《中文信息学报》2015年01期 　论文类型：期刊论文

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【摘要】：微博作为一种新兴媒体,已经在人们生活中扮演了一种不可或缺的角色。如何从大量微博中抽取出有意义的评价对象并识别出正确的情感倾向显得越来越重要。本文在传统的CRF模型基础上,提出了两步CRF模型及迭代两步CRF模型,对评价对象和极性进行抽取。两步CRF模型在COAE2014评测语料上取得了0.505的F值,迭代两步CRF模型通过不断增加训练语料,提高了召回率,使得F值达到了0.513,同时提高了模型的稳定性。实验对比了当前主流的几种方法,结果证明了本文提出的方法是行之有效的。
【作者单位】： 上海交通大学计算机科学与工程系;
【基金】：国家自然科学基金(61375053,60873134)
【分类号】：TP393.092;TP391.1
【正文快照】： 1引言随着时代的发展,互联网慢慢地融入了人们的生活,发挥着不可替代的作用。作为新型社交平台的代表,微博被人们所认识、熟悉和广泛使用。CNNIC的统计报告显示[1],截至2013年12月底,我国网民规模达到6.08亿,微博用户规模为2.81亿,网民中的微博用户比例达到45.5%。手机微博用，

本文编号：1328959