中文微博观点句识别及评价对象抽取方法

doi:10.6040/j.issn.1671-9352.1.2015.089

山东大学学报（理学版） ›› 2016, Vol. 51 ›› Issue (7): 81-89.doi: 10.6040/j.issn.1671-9352.1.2015.089

中文微博观点句识别及评价对象抽取方法

胡默之^1,2,姚天昉^1*

1.上海交通大学计算机科学与工程系, 上海 200240;2.携程计算机技术(上海)有限公司, 上海 200335

收稿日期:2015-11-14 出版日期:2016-07-20 发布日期:2016-07-27
通讯作者: 姚天昉(1957— ),男,博士,副教授,研究方向为意见挖掘、信息抽取、机器学习、自然语言处理等. E-mail:yao-tf@cs.sjtu.edu.cn E-mail:humozhi@gmail.com
作者简介:胡默之(1980— ),男,硕士,研究方向为机器学习、自然语言处理. E-mail:humozhi@gmail.com

Recognition of Chinese Micro-blog sentiment polarity and extraction of opinion target

HU Mo-zhi^1,2, YAO Tian-fang^1*

1.Department of Computer Science and Engineering, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai 200240, China;
2. CTRIP Computer Technology(SHANGHAI)CO., LTD., Shanghai 200335, China

Received:2015-11-14 Online:2016-07-20 Published:2016-07-27

摘要/Abstract

摘要： 根据微博文本中句子的依存关系和情感词在依存关系中的位置来提取特征,将特征应用于最大熵模型来预测句子的情感倾向(褒义、贬义或中性)。并在此基础上,将词、词性和词在句法结构中的成分作为特征,训练条件随机场统计模型以此预测评价对象。实验结果表明,将句法依存关系作为特征应用到中文微博观点句识别中能够取得不错的效果,明显提高了中文微博观点句的识别率。

关键词: 情感倾向, 依赖分析, 中文微博, 评价对象

Abstract: According to the dependency and emotional words in sentences, we extract features and apply these features to the maximum entropy model to predict the polarity of a sentence(positive, negative or neutral). Using words, part of speech and composition of syntactic structure as a feature to train CRF model and extract opinion target. Experimental results shows that recognition rate of Chinese Micro-blogging sentiment polarity are increased obviously.

Key words: sentiment polarity, dependence analysis, Chinese Micro-blog, opinion target

中图分类号:

TP391

胡默之,姚天昉. 中文微博观点句识别及评价对象抽取方法[J]. 山东大学学报（理学版）, 2016, 51(7): 81-89.

HU Mo-zhi, YAO Tian-fang. Recognition of Chinese Micro-blog sentiment polarity and extraction of opinion target[J]. JOURNAL OF SHANDONG UNIVERSITY(NATURAL SCIENCE), 2016, 51(7): 81-89.

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