观点句中评价对象/属性的缺省项识别方法研究

• 作者: 刘慧慧 王素格 赵策力
• 来源期刊: 中文信息学报
• 学科: 工学
• 关键词: 缺省项 识别规则 词法特征 依存句法 C4.5算法
• 年，卷（期）: 2014,（6）
• 所属期刊栏目: 信息抽取与文本挖掘
• 页码范围: 175-182
• 页数: 8页
• 分类号: TP391
• 字数: 7255字
• 语种: 中文

摘要

在多对象、多属性的评论文本中,评价对象和评价属性的缺省识别对于观点挖掘有着重要的作用.针对情感观点句中评价对象和评价属性的缺省问题,该文提出一种有效的缺省项识别方法.首先构造缺省项识别规则集,用于获取待识别的缺省项侯选集;将缺省项识别问题看作一个二元分类问题,选用词法和依存句法作为特征,使用决策树分类算法C4.5训练分类器模型,在测试集上对待识别的缺省项进行判别.实验结果表明,使用依存句法特征集分类的F值优于词法特征集约2％.将词法和依存句法两类特征融合与单类特征相比,分类精确率和F值分别提高了10％和5％左右,说明词法特征和依存句法特征的融合有利于缺省项识别.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王素格	山西大学计算机与信息技术学院	88	812	14.0	25.0
5	刘慧慧	山西大学计算机与信息技术学院	3	16	3.0	3.0
6	赵策力	山西大学数学科学学院	2	13	2.0	2.0