基于汉语组块分析的情感标签抽取

发布时间：2021-07-03 00:10

　　[目的/意义]面向电子商务领域的在线评论,通过识别产品特征和评价词之间是否存在修饰关系,抽取出在线评论中的情感标签,从而帮助网购用户迅速了解某一产品的性能。[方法/过程]引入汉语组块分析对评论文本进行初始化处理,对名词性信息以及形容词性信息进行抽取。通过最大熵对初始化集合进行过滤,从而获得最终的情感标签集合。[结果/结论]该方法对评论文本的适应性较好,可以有效抽取出情感标签。[局限]需要对语料进行初始化抽取,经过过滤后才能获得最终的情感标签集合。 

【文章来源】：情报理论与实践. 2016,39(05)北大核心CSSCI

【文章页数】：5 页

【文章目录】：
1 国内外研究综述
2 汉语组块分析及信息抽取
    2.1 汉语组块分析概述
    2.2 基于支持向量机(SVM)的汉语组块分析
    2.3 情感标签信息抽取
3 基于最大熵模型的情感标签过滤
4 实验结果及分析
    4.1 名词性短语识别实验
    4.2 情感标签抽取实验
    4.3 拓展实验
5 总结与展望



本文编号：3261455