基于多特征融合的中文微博评价对象抽取方法

发布时间：2017-06-16 10:09

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【摘要】：中文微博的评价对象抽取作为中文微博情感分析的基础任务,受到研究者的广泛关注,有着重要的研究价值。结合微博文本的特点,对微博文本进行预处理,利用句法分析构建包括名词、名词短语、微博话题在内的评价对象候选集,再分别利用SVM模型、加权模型实现多特征融合的筛选候选评价对象方法,所用特征包括语义角色信息、最小距离和词频。算法经实验证明有效,在对候选评价对象进行筛选后,采用SVM模型的F值达到0.357 3,加权模型的F值达到0.405 9。
【作者单位】： 北京信息科技大学智能信息处理研究所;
【关键词】： 评价对象 评价对象候选集 句法分析 语义角色标注 支持向量机
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61070119,61370139) 北京市属高等学校创新团队建设与教师职业发展计划项目(IDHT20130519) 北京市教委专项项目(PXM2013_014224_000042,PXM2014_014224_000067);北京市教委科研计划面上项目(KM201411232014) 北京信息科技大学2014年研究生科技创新项目
【分类号】：TP391.1
【正文快照】： 0引言随着互联网的广泛普及,网络已经成为人们获取信息、共享信息的主要途径。微博作为一种新兴的互动交流平台,也逐渐走进人们的生活。据中国互联网信息中心(CNNIC)发布《第33次中国互联网络发展状况统计报告》显示,截至2013年12月,我国微博用户规模为2.81亿[1]。越来越多的

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本文编号：455101