中文文本中评价对象省略识别方法

• 作者: 周国栋 朱珠 李寿山 汪蓉
• 来源期刊: 北京大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 情感分析 评价对象抽取 评价对象省略 特征选择
• 年，卷（期）: 2015,（2）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 315-320
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 5482字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13209/j.0479-8023.2015.046

摘要

为了研究中文情感文本中评价对象省略现象的识别方法,将评价对象省略识别建模为一个二元分类问题,利用机器学习算法进行自动学习.探讨当前句位置无关特征、当前句位置相关特征和上下文相关特征对评价对象省略识别的作用.3个不同领域的实验结果表明,新提出的基于机器学习的评价对象省略识别方法能够获得较好的识别效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周国栋	苏州大学自然语言处理实验室	138	1425	22.0	32.0
2	李寿山	苏州大学自然语言处理实验室	68	618	13.0	23.0
3	朱珠	苏州大学自然语言处理实验室	14	65	4.0	8.0
4	汪蓉	苏州大学自然语言处理实验室	3	9	2.0	3.0