本文關(guān)鍵詞：基于迭代兩步CRF模型的評價對象與極性抽取研究　出處：《中文信息學(xué)報》2015年01期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：微博作為一種新興媒體,已經(jīng)在人們生活中扮演了一種不可或缺的角色。如何從大量微博中抽取出有意義的評價對象并識別出正確的情感傾向顯得越來越重要。本文在傳統(tǒng)的CRF模型基礎(chǔ)上,提出了兩步CRF模型及迭代兩步CRF模型,對評價對象和極性進(jìn)行抽取。兩步CRF模型在COAE2014評測語料上取得了0.505的F值,迭代兩步CRF模型通過不斷增加訓(xùn)練語料,提高了召回率,使得F值達(dá)到了0.513,同時提高了模型的穩(wěn)定性。實驗對比了當(dāng)前主流的幾種方法,結(jié)果證明了本文提出的方法是行之有效的。
【作者單位】： 上海交通大學(xué)計算機(jī)科學(xué)與工程系;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61375053,60873134)
【分類號】：TP393.092;TP391.1
【正文快照】： 1引言隨著時代的發(fā)展,互聯(lián)網(wǎng)慢慢地融入了人們的生活,發(fā)揮著不可替代的作用。作為新型社交平臺的代表,微博被人們所認(rèn)識、熟悉和廣泛使用。CNNIC的統(tǒng)計報告顯示[1],截至2013年12月底,我國網(wǎng)民規(guī)模達(dá)到6.08億,微博用戶規(guī)模為2.81億,網(wǎng)民中的微博用戶比例達(dá)到45.5%。手機(jī)微博用，

本文編號：1328959