面向中文微博的评价对象与评价词语联合抽取  

Co-Extracting Opinion Targets and Opinion-Bearing Words in Chinese Micro-Blog Texts

作　　者：刘全超[1] 黄河燕[1] 冯冲[1] 

机构地区：[1]北京理工大学计算机学院,北京100081

出　　处：《电子学报》2016年第7期1662-1670,共9页Acta Electronica Sinica

基　　金：国家973重点基础研究发展计划(No.2013CB329605)

摘　　要：深入挖掘微博内容中评价对象与评价词语的词法特征、句法特征、语义特征以及相对位置特征,提出评价对象与评价词语的序列化联合抽取模型.进一步结合微博间转发关系特性提出基于转发关系的联合抽取优化算法.并与相关算法进行实验对比,对实验结果进行了综合分析,证明了方法的可行性和优越性.Using lexical,syntactic,semantic and relative position features to extract opinion pairs in micro-blog,we put forward the co-extracting model,and then give co-extracting opinion pairs opti-mization algorithm based on forwarding between micro-blogs.According to the experimental results,our two-stage approach greatly improves the performances of co-extracting opinion pairs.

关 键 词：观点挖掘 信息抽取 社交网络 评价对象 评价词语 微博 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]