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小货站空包网:评价对象与评价词搭配抽取方面

更新时间:2020/1/8 / 阅读次数:46

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:Somprasertsri等(2010)在综合考虑句法信息和语义信息的基础上,提出了一 种挖掘产品特征和观点的方法,通过将依赖关系和本体知识应用于基于概率的模 型,实验结果表明该方法更加灵活有效[53]。Lakkamju等(2011)提出了一系列的 概率模型,共同发现潜在的方面和情感主题.,并以一种语言和领域独立的方式, 从多个角度对情感主题进行排序,通过同时捕获情感和方面词之间的短期句法结 构和长期语义依赖来实现的[54]。Liu等(2013)提出了基于副词特性+P0S+规则的 在线评论分析的推荐算法,该方法考虑了显式评级和隐式意见,可以解决数据稀 疏问题[55]。Chinsha等(2015)提出了一种基于句法的观点挖掘方法,即将句法依 赖性、观点词总分、SentiWordNet和方面表结合起来进行观点挖掘,该方法在注 释测试集上实现了 78.04%的总精度[56]。小货站空包网:He等(2016)提出了一种基于依存分析的 特征意见挖掘方法来自动总结评论,利用回归模型生成情绪词,包括词组及其情 绪权重,根据特征词与情绪词之间的依赖关系提取特征,最后根据依赖关系给特 征打分,实验结果表明,该方法能有效地从评论中挖掘特征观点[571。Li等(2017) 提出了一种基于句子压缩的词性模式匹配方法来识别特征词、带有观点的词以及 否定词,实验结果表明,该方法性能良好[58]。张璞等(2019)提出了一种基于规 则的评价搭配抽取方法,该方法通过词性、依存句法分析和语义依存分析的结果 制定规则,进行核心搭配的抽取[59]。

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