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基于Co-training训练CRF模型的评价对象识别
被引量:
1
1
作者
张彩琴
王素格
乔磊
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2013年第9期32-34,56,共4页
评价对象是指某段评论中评价词语所修饰的对象或对象的属性。为了识别评论中的评价对象,提出基于Co-training的训练CRF模型方法。该方法首先人工标注少量的原始数据集,使用Co-training方式对未标注数据进行自动识别,以扩大已标注训练数...
评价对象是指某段评论中评价词语所修饰的对象或对象的属性。为了识别评论中的评价对象,提出基于Co-training的训练CRF模型方法。该方法首先人工标注少量的原始数据集,使用Co-training方式对未标注数据进行自动识别,以扩大已标注训练数据。通过原始标注数据集和Co-training方式标注数据集,训练CRF模型。在汽车领域中,对待标注汽车评论语料中评价对象识别的精确率为67.483%,召回率为67.832%。
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关键词
CRF模型
评价对象
特征模板
CO-TRAINING
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职称材料
题名
基于Co-training训练CRF模型的评价对象识别
被引量:
1
1
作者
张彩琴
王素格
乔磊
机构
山西大学数学科学学院山西太原
山西大学
计算机与信息技术
学院
山西太原
山西大学
计算智能与中文信息处理教育部重点实验室
山西太原
出处
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2013年第9期32-34,56,共4页
基金
国家自然科学基金项目(61175067,60970014)
山西省自然科学基金项目(201001102-1)
山西省科技攻关项目(20110321027-02)
文摘
评价对象是指某段评论中评价词语所修饰的对象或对象的属性。为了识别评论中的评价对象,提出基于Co-training的训练CRF模型方法。该方法首先人工标注少量的原始数据集,使用Co-training方式对未标注数据进行自动识别,以扩大已标注训练数据。通过原始标注数据集和Co-training方式标注数据集,训练CRF模型。在汽车领域中,对待标注汽车评论语料中评价对象识别的精确率为67.483%,召回率为67.832%。
关键词
CRF模型
评价对象
特征模板
CO-TRAINING
Keywords
CRF model Opinion target Feature template Co-training
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Co-training训练CRF模型的评价对象识别
张彩琴
王素格
乔磊
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2013
1
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