基于SVM与距离加权计算的观点和持有者识别机制  

Opinion Recognition and Holder Extraction Based on SVM and Distance-Weighted Computing

作　　者：郭巍[1] 宋锐[1] 林鸿飞[1] 

机构地区：[1]大连理工大学计算机科学与工程系,辽宁大连116024

出　　处：《计算机工程与科学》2008年第10期125-128,146,共5页Computer Engineering & Science

基　　金：国家自然科学基金资助项目(60373095;60673039);国家863计划资助项目(2006AA01Z151);教育部留学回国人员科研启动基金项目

摘　　要：本文介绍了一种基于SVM与距离加权计算的自动观点分析方法,主要包括观点自动检测与观点持有者自动抽取两方面内容。本文首先建立了与观点分析相关的一系列资源,如观点指示动词集等。利用这些相关的资源,采用SVM进行机器学习,从而完成观点的自动检测。在观点自动检测的基础上,以观点指示动词为指示器,采用距离加权计算的方法抽取给定句子中的观点持有者,并采用模式匹配的方法来对观点持有者进行短语扩展,从而使观点持有者的抽取结果得到进一步提高。This paper presents an approach based on SVM and distance-weighted computing to automatically analyze opinions, which includes two aspects： opinion automatic detection and opinion holder automatic extraction. We establish a series of related resources for opinion analysis, such as the opinion-bearing verb set, etc. Based on these related resources, we accomplish the detection of opinions via SVM. On the basis of opinion automatic detection, we use the opinion-bearing verb as a key indicator, apply a distance-weighted computing method to extract the opinion holder （or holders） of a given sentence, and expand the opinion holders to noun phrases by pattern matching. Thus, the results of opinion holder automatic extraction are further improved.

关 键 词：观点分析 观点自动检测 观点持有者 SVM 距离加权计算 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]