【摘要】：評價對象-情感詞對是情感詞及其所修飾評價對象的組合,評價對象-情感詞對的識別是細粒度情感分析的一個原子任務和關鍵任務.現(xiàn)有的研究大多集中在商品評論上,隨著金融大數(shù)據(jù)的涌現(xiàn),金融評論的情感挖掘意義凸顯.與商品評論不同,中文金融評論中評價對象數(shù)目繁多且構(gòu)成形式復雜,虛指評價對象和隱式評價對象也更常見;情感詞的詞性更豐富,其在句中的句法成分也更靈活、語義更豐富.針對金融評論的這些特點,該文提出了基于淺層語義與語法分析相結(jié)合的評價對象-情感詞對抽取方法.考慮到金融評論多動詞情感詞,設計了語義角色標注與依存句法分析相結(jié)合的評價對象-情感詞對抽取規(guī)則,解決了評價對象構(gòu)成的復雜性問題;基于語義和領域知識對虛指評價對象進行了判別和替換,以明確其實際的指向和含義;基于特殊情感詞搭配表、上下文搭配表及頻繁搭配表提出了隱式評價對象識別的新思路,能有效地識別出缺省和隱含評價對象.在大規(guī)模的中文金融評論上進行了詳細的實驗測試,實驗結(jié)果表明了該方法的有效性.
[Abstract]:Evaluation object-affective word pair is a combination of affective word and its modified object, and the recognition of evaluation-affective word pair is an atomic task and a key task in fine-grained emotional analysis. Most of the existing studies focus on commodity reviews. With the emergence of financial big data, the emotional mining significance of financial reviews is prominent. Different from commodity reviews, the number of evaluation objects in Chinese financial reviews is various and the forms of evaluation are complex, the virtual reference evaluation objects and implicit evaluation objects are more common, the part of speech of emotional words is more abundant, and the syntactic elements in sentences are more flexible. The semantics are richer. In view of these characteristics of financial reviews, this paper proposes an approach to extract affective word pairs, which is based on the combination of shallow semantic and grammatical analysis. Considering the multi-verb affective words in financial comment, an evaluation object-affective word pair extraction rule combining semantic role tagging and dependency syntactic analysis is designed, which solves the complexity problem of evaluation object constitution. Based on semantic and domain knowledge, virtual reference evaluation object is distinguished and replaced to clarify its actual direction and meaning. Based on special affective word collocation table, context collocation table and frequent collocation table, a new idea of implicit evaluation object recognition is proposed. Can effectively identify the default and implicit evaluation objects. The experimental results show the effectiveness of the method.
【作者單位】： 江西財經(jīng)大學信息管理學院;江西財經(jīng)大學數(shù)據(jù)與知識工程江西省高校重點實驗室;
【基金】：國家自然科學基金項目(61562032,61662027,61662032,61173146,61363039,61363010,61462037) 江西省自然科學基金重大項目(20152ACB20003) 江西省高等學�？萍悸涞赜媱濏椖�(KJLD12022,KJLD14035)資助~~
【分類號】：TP391.1

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本文編號：2266677