本文選題：情感分析 + 觀點(diǎn)文摘　； 參考：《哈爾濱工業(yè)大學(xué)》2016年博士論文

【摘要】：觀點(diǎn)文摘,又稱情感文摘,是對(duì)含有情感信息的主觀性文本集合進(jìn)行文本分析、內(nèi)容歸納和文摘生成的技術(shù)。隨著互聯(lián)網(wǎng)主觀性評(píng)論文本數(shù)量的不斷增加,觀點(diǎn)文摘的應(yīng)用需求也隨之增加,這些需求為觀點(diǎn)文摘的發(fā)展帶來(lái)了動(dòng)力,同時(shí)也為自然語(yǔ)言處理的研究帶來(lái)了新的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。近些年,觀點(diǎn)文摘相關(guān)任務(wù)的研究受到一些研究者的關(guān)注,并取得了一定的成果,研究者們嘗試將觀點(diǎn)文摘技術(shù)應(yīng)用于決策支持、輿情監(jiān)測(cè)和信息預(yù)測(cè)等應(yīng)用領(lǐng)域中。觀點(diǎn)文摘主要包含三項(xiàng)研究?jī)?nèi)容:情感要素抽取、情感極性識(shí)別和情感信息歸納,這些內(nèi)容均屬于情感分析的范疇。本文針對(duì)觀點(diǎn)文摘的三項(xiàng)關(guān)鍵內(nèi)容進(jìn)行研究,其中情感要素抽取和情感極性識(shí)別屬于情感分析的基礎(chǔ)性研究,目的在于從評(píng)論文本中識(shí)別出有效的評(píng)價(jià)單元(評(píng)價(jià)屬性、評(píng)價(jià)詞語(yǔ)等),并對(duì)這些評(píng)價(jià)單元的極性進(jìn)行判斷;情感信息歸納屬于情感分析的應(yīng)用級(jí)任務(wù),目的在于對(duì)識(shí)別出的重要評(píng)價(jià)信息進(jìn)行歸納,從而形成一個(gè)簡(jiǎn)潔、精煉的摘要。本文還對(duì)產(chǎn)品的綜合排序任務(wù)進(jìn)行了研究。本研究的具體內(nèi)容包括:基于條件隨機(jī)域模型的比較要素抽取研究。在基于統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)的比較要素抽取方法中,特征的選擇對(duì)模型的建立至關(guān)重要。本文針對(duì)比較要素抽取任務(wù),提出引入淺層句法特征、比較詞候選特征和啟發(fā)式位置特征等語(yǔ)言學(xué)相關(guān)特征,并將這些特征自動(dòng)融合到條件隨機(jī)域?qū)W習(xí)算法中。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,淺層句法特征能夠有效的識(shí)別短語(yǔ)級(jí)的比較要素,比較詞候選特征不僅能夠彌補(bǔ)比較詞訓(xùn)練樣本不足的問(wèn)題,還可以對(duì)其他要素的位置進(jìn)行初步定位,啟發(fā)式位置特征有助于區(qū)分詞性相似的要素。該方法可以有效提高比較要素抽取的各項(xiàng)性能指標(biāo)�；谟^點(diǎn)內(nèi)外部特征相結(jié)合的模糊評(píng)價(jià)詞語(yǔ)極性識(shí)別。模糊評(píng)價(jià)詞語(yǔ)是指情感極性隨上下文的不同而發(fā)生改變的詞語(yǔ),以往的研究主要考察評(píng)價(jià)單元外部的極性特征,而較少關(guān)注評(píng)價(jià)單元內(nèi)部的特征,因而帶來(lái)了模糊評(píng)價(jià)詞語(yǔ)極性識(shí)別率不高的問(wèn)題。本文提出了一種將觀點(diǎn)內(nèi)部特征與觀點(diǎn)外部特征相結(jié)合的無(wú)監(jiān)督極性識(shí)別方法,該方法通過(guò)引入兩種觀點(diǎn)內(nèi)部特征:修飾詞語(yǔ)和高頻評(píng)價(jià)搭配,有效解決了模糊評(píng)價(jià)詞語(yǔ)極性識(shí)別準(zhǔn)確率低的問(wèn)題;同時(shí)結(jié)合兩種觀點(diǎn)外部特征進(jìn)行極性識(shí)別,有效解決了模糊評(píng)價(jià)詞語(yǔ)極性識(shí)別召回率低的問(wèn)題�；趯哟畏治瞿Ｐ偷漠a(chǎn)品多屬性綜合排序。綜合評(píng)價(jià)指的是運(yùn)用多個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)多個(gè)參評(píng)對(duì)象進(jìn)行評(píng)價(jià)(排序或擇優(yōu))。本文針對(duì)產(chǎn)品的綜合評(píng)價(jià)問(wèn)題,提出了一種建模方法,該方法通過(guò)構(gòu)建層次分析模型來(lái)完成產(chǎn)品的綜合排序,模型首先將綜合評(píng)價(jià)問(wèn)題按目標(biāo)層、準(zhǔn)則層、子準(zhǔn)則層直至具體的參評(píng)方案層分解為多個(gè)層次,在此基礎(chǔ)上進(jìn)行定量分析,通過(guò)計(jì)算每一層次各元素對(duì)上一層次某元素的優(yōu)先權(quán)重,最終求得各個(gè)層次的組合權(quán)向量,實(shí)現(xiàn)了實(shí)體的多屬性綜合排序。該方法在構(gòu)建層次分析模型時(shí)還結(jié)合了圖模型并充分考慮了用戶的不同需求,有效解決了產(chǎn)品多屬性綜合排序問(wèn)題�；谀０宓纳墒蕉辔臋n觀點(diǎn)文摘。多文檔自動(dòng)文摘任務(wù)一直是TAC(Text Analysis Conference)會(huì)議的重要評(píng)測(cè)內(nèi)容,但是主觀性評(píng)論文本的多文檔自動(dòng)文摘仍然是一個(gè)新穎且具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。本文針對(duì)評(píng)論文本的多文檔觀點(diǎn)文摘任務(wù),提出了一種基于模板的生成式多文檔觀點(diǎn)文摘方法。該方法首先從評(píng)論文檔集中提取評(píng)價(jià)信息(評(píng)價(jià)實(shí)體、評(píng)價(jià)屬性等)并判斷情感極性。然后,將這些評(píng)價(jià)信息映射為標(biāo)準(zhǔn)信息并按照UDA(User-defined Aspects)屬性樹(shù)進(jìn)行組織。最后是觀點(diǎn)文摘的構(gòu)建,包括文摘結(jié)構(gòu)的規(guī)劃、文摘模板的設(shè)計(jì)、文摘句的生成和內(nèi)容的選擇等。本文構(gòu)建了三種類型的觀點(diǎn)文摘:總體文摘、單實(shí)體文摘和實(shí)體對(duì)比文摘,有效探索了中文觀點(diǎn)文摘的生成式方法。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP391.1

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本文編號(hào)：1732061