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评价知识本体研究与规则实现
被引量:
7
1
作者
周红照
侯敏
滕永林
《现代图书情报技术》
CSSCI
2016年第10期25-32,共8页
【目的】建立一套集评价句识别、倾向性判定、评价对象抽取于一体的评价分析智能系统。【方法】对中文评价知识本体进行研究,基于本体研究成果建立评价分析规则库,实现基于词典规则的评价分析智能系统CUCsas。【结果】以第7届中文倾向...
【目的】建立一套集评价句识别、倾向性判定、评价对象抽取于一体的评价分析智能系统。【方法】对中文评价知识本体进行研究,基于本体研究成果建立评价分析规则库,实现基于词典规则的评价分析智能系统CUCsas。【结果】以第7届中文倾向性分析评测(COAE2015)发布的50 000篇微博(共计133 201个句子)为实验数据,系统评价句识别及倾向性判定的正确率、召回率和F值分别为0.83、0.70、0.76,而评价对象抽取的结果较差。【局限】系统尚缺少评价新词发现和领域词典自动构建模块。【结论】初步建立起一套实用化的评价分析智能系统。
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关键词
评价知识本体
评价句识别
倾向性判定
规则方法
评价对象抽取
原文传递
题名
评价知识本体研究与规则实现
被引量:
7
1
作者
周红照
侯敏
滕永林
机构
中国传媒大学国家语言资源监测与研究有声媒体中心
出处
《现代图书情报技术》
CSSCI
2016年第10期25-32,共8页
基金
国家语言资源监测与研究中心项目"中文情感倾向本体研究与规则实现"(项目编号:YZYS15-05)的研究成果之一
文摘
【目的】建立一套集评价句识别、倾向性判定、评价对象抽取于一体的评价分析智能系统。【方法】对中文评价知识本体进行研究,基于本体研究成果建立评价分析规则库,实现基于词典规则的评价分析智能系统CUCsas。【结果】以第7届中文倾向性分析评测(COAE2015)发布的50 000篇微博(共计133 201个句子)为实验数据,系统评价句识别及倾向性判定的正确率、召回率和F值分别为0.83、0.70、0.76,而评价对象抽取的结果较差。【局限】系统尚缺少评价新词发现和领域词典自动构建模块。【结论】初步建立起一套实用化的评价分析智能系统。
关键词
评价知识本体
评价句识别
倾向性判定
规则方法
评价对象抽取
Keywords
evaluation
ontology
evaluation
sentences
recognition
Polarity
identification
rule
method
evaluation
objects
extraction
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
评价知识本体研究与规则实现
周红照
侯敏
滕永林
《现代图书情报技术》
CSSCI
2016
7
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