基于隐马尔可夫模型的主观句识别

文本情感倾向分析是意见挖掘和情感文摘中的一个重要环节,而在情感倾向分析中涉及到的是主观性文本,这就需要进行主客观文本分类。当前的主客观文本分类方法主要是基于特征词典的概率统计方法,并没有考虑特征之间的语法与语义关系。针对该问题,该文提出一种基于隐马尔可夫模型(HMM)的主观句识别方法。该方法首先从训练语料中抽取具有明显分类效果的七类主客观特征,然后每个句子应用HMM进行特征角色类别标注,并依据标注的结果计算句子的权重,最终识别主观句。该方法在第六届中文倾向性分析评测任务中能够有效地识别主观句。

基于模糊集合的汉语主观句识别

主观句识别的工作在诸如情感分类和意见摘要等意见挖掘系统中占有很重要的地位。在该文中,我们提出一种基于情感密度的模糊集合分类器以识别汉语主观句。首先,我们利用优势率方法从训练语料中抽取主观性线索词;然后,为了能更好的表达一个句子的主观性,我们利用抽取出的主观性线索词计算出每个句子的情感密度;最后,我们结合情感密度的特点实现了一个三角形隶属度函数的模糊集合分类器以识别主观句。我们在NTCIR-6中文数据中做了两组实验。实验结果表明我们的方法具有一定的可行性。

基于模糊推理机的汉语主观句识别

该文提出一种基于词汇模糊集合的模糊推理机以识别汉语主观句。首先,根据主、客观词概念的模糊性,我们定义了两个相应的模糊集合,并在模糊统计方法下,利用TF-IDF从训练语料中获取隶属度函数。然后制定了两个模糊IF-THEN规则,并据此实现了一个模糊推理机以识别汉语主观句。NTCIR-6中文数据上的实验结果表明我们的方法具有一定的可行性。