本文關(guān)鍵詞：面向微博情感評(píng)測(cè)任務(wù)的多方法對(duì)比研究

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【摘要】：主要對(duì)COAE 2014評(píng)測(cè)中采用的算法進(jìn)行描述,并結(jié)合評(píng)測(cè)結(jié)果進(jìn)行分析比較。本次評(píng)測(cè)共有5個(gè)任務(wù),本文重點(diǎn)描述與微博相關(guān)的3個(gè)任務(wù)。在微博情感新詞發(fā)現(xiàn)和判斷的任務(wù)中,方法核心是利用谷歌翻譯算法的對(duì)齊操作來獲得候選新詞,之后使用平均點(diǎn)互信息篩選高頻詞語。在微博傾向性分析任務(wù)中采用兩種方法,一種是傳統(tǒng)的基于情感詞典的極性判斷方法,另一種是結(jié)合情感詞標(biāo)注的基于條件隨機(jī)場(chǎng)CRFs的極性判斷方法。在微博觀點(diǎn)句要素抽取任務(wù)中,首先利用名詞在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的中介性和趨近性提取候選產(chǎn)品名和屬性名,然后分別采用3種方法完成對(duì)產(chǎn)品屬性名的抽取,其中,第一種方法是基于簡(jiǎn)單規(guī)則的滑動(dòng)窗口抽取策略,后面兩種方法都是基于CRFs的有監(jiān)督抽取策略。
【作者單位】： 武漢大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 微博 情感分析 評(píng)價(jià)對(duì)象抽取 復(fù)雜網(wǎng)絡(luò) CRFs
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61303115) 武漢市科技攻關(guān)項(xiàng)目(201210421135)
【分類號(hào)】：TP393.092
【正文快照】： 0引言在過去的10年間,微博和文本消息等新形式的通訊方式開始出現(xiàn)并流行起來。這些短文本可以承載多種多樣的信息,人們更多地使用它們來分享自己對(duì)身邊正在發(fā)生事件的觀點(diǎn)和看法,表達(dá)自己的個(gè)人情感。幾乎所有的人類活動(dòng)都與意見和情感相關(guān),它們是人類行為的重要影響因素。人

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1 劉康;趙軍;;基于層疊CRFs模型的句子褒貶度分析研究[J];中文信息學(xué)報(bào);2008年01期

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1 劉康;趙軍;;基于層疊CRFs模型的句子褒貶度分析研究[A];第三屆全國信息檢索與內(nèi)容安全學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2007年

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1 文能;基于領(lǐng)域本體和CRFS的商品評(píng)論傾向性分析[D];南京理工大學(xué);2012年

2 汪文豪;基于CRFs的同領(lǐng)域和跨領(lǐng)域下的品牌詞抽取[D];北京郵電大學(xué);2012年

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本文編號(hào)：665296