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题名基于多特征融合的中文微博评价对象抽取方法
被引量:3
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作者
李景玉
张仰森
蒋玉茹
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机构
北京信息科技大学智能信息处理研究所
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2016年第2期378-383,共6页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61070119
61370139)
+4 种基金
北京市属高等学校创新团队建设与教师职业发展计划项目(IDHT20130519)
北京市教委专项项目(PXM2013_014224_000042
PXM2014_014224_000067)
北京市教委科研计划面上项目(KM201411232014)
北京信息科技大学2014年研究生科技创新项目
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文摘
中文微博的评价对象抽取作为中文微博情感分析的基础任务,受到研究者的广泛关注,有着重要的研究价值。结合微博文本的特点,对微博文本进行预处理,利用句法分析构建包括名词、名词短语、微博话题在内的评价对象候选集,再分别利用SVM模型、加权模型实现多特征融合的筛选候选评价对象方法,所用特征包括语义角色信息、最小距离和词频。算法经实验证明有效,在对候选评价对象进行筛选后,采用SVM模型的F值达到0.357 3,加权模型的F值达到0.405 9。
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关键词
评价对象
评价对象候选集
句法分析
语义角色标注
支持向量机
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Keywords
opinion target
candidate set of opinion target
syntactic analysis
semantic role labeling
support vector machine
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分类号
TP391.1
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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