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基于CRFs和领域本体的中文微博评价对象抽取研究
被引量：
11
1
作者
丁晟春
吴
婧
婵媛
李霄
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2016年第4期159-166,共8页
微博情感分析是对微博内容进行细粒度的挖掘,有着重要的研究价值。微博评价对象的抽取是微博情感分析研究的关键问题之一。为了提高中文微博评价对象抽取的准确率,该文在中文微博特征分析和微博评论本体构建研究的基础上,尝试从词、词...
微博情感分析是对微博内容进行细粒度的挖掘,有着重要的研究价值。微博评价对象的抽取是微博情感分析研究的关键问题之一。为了提高中文微博评价对象抽取的准确率,该文在中文微博特征分析和微博评论本体构建研究的基础上,尝试从词、词性、情感词以及本体四个方面进行特征选择,采用CRFs模型对评价对象进行抽取。该文将提出的方法运用到COAE2014测评的Task5评价对象抽取任务中,宏平均准确率达到61.20%,在所有测评队伍中居第一。实验结果表明,将本体特征引入到CRFs模型中,能够有效地提高评价对象抽取的准确率。
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关键词
CRFs模型
本体
特征选择
评价对象抽取
信息抽取
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职称材料
题名
基于CRFs和领域本体的中文微博评价对象抽取研究
被引量：
11
1
作者
丁晟春
吴
婧
婵媛
李霄
机构
南京理工大学信息管理系
江苏省社会公共安全科技协同创新中心
出处
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2016年第4期159-166,共8页
基金
国家自然科学基金(71303111
71103085
+3 种基金
71403121)
国家社会科学基金(15BTQ063
14AZD084)
中央高校基本科研业计划(30916011330)
文摘
微博情感分析是对微博内容进行细粒度的挖掘,有着重要的研究价值。微博评价对象的抽取是微博情感分析研究的关键问题之一。为了提高中文微博评价对象抽取的准确率,该文在中文微博特征分析和微博评论本体构建研究的基础上,尝试从词、词性、情感词以及本体四个方面进行特征选择,采用CRFs模型对评价对象进行抽取。该文将提出的方法运用到COAE2014测评的Task5评价对象抽取任务中,宏平均准确率达到61.20%,在所有测评队伍中居第一。实验结果表明,将本体特征引入到CRFs模型中,能够有效地提高评价对象抽取的准确率。
关键词
CRFs模型
本体
特征选择
评价对象抽取
信息抽取
Keywords
CRFs model
ontology
feature selection
opinion targets extraction
information extraction
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CRFs和领域本体的中文微博评价对象抽取研究
丁晟春
吴
婧
婵媛
李霄
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2016
11
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