基于模式匹配与半监督学习的评价对象抽取

• 作者: 史南胜 宋晖
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 评价对象 意见挖掘 词性搭配 词性距离相关性算法 模式匹配 有效评价句
• 年，卷（期）: 2013,（10）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 221-226
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 7669字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2013.10.047

摘要

针对产品评论中评价对象的抽取问题，提出一种基于模式匹配与半监督学习的抽取方法。通过大量样本统计，获得种子规则集，以抽取有效评价句，利用句法结构组合以及词性距离相关性算法抽取评价对象，将种子规则和评价对象存入相应的模式库，并通过半监督学习方法与规则的动态替换，进行规则的学习与评价对象的扩充训练。实验结果表明，该方法的抽取效果较好，证明了方法的可行性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宋晖	东华大学计算机科学与技术学院	18	65	4.0	7.0
2	史南胜	东华大学计算机科学与技术学院	1	11	1.0	1.0