上下文相关的双向自举观点评价对象抽取方法

• 作者: 廖祥文 徐戈 杨晓燕
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 观点评价对象抽取 产品评论 自举 上下文相关
• 年，卷（期）: 2015,（15）
• 所属期刊栏目: 数据库、数据挖掘、机器学习
• 页码范围: 143-147,178
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.3
• 字数: 6461字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1406-0302

摘要

从大量的产品评论中进行观点评价对象的自动抽取是观点挖掘研究的重要课题，然而目前观点评价对象抽取结果只提供少量信息，因此提出一种基于上下文相关的双向自举方法同时获取产品名称和产品属性。该方法利用初始种子集、词性模板集获得候选观点评价对象，采用上下文相关的方法对文中所有包含候选观点评价对象的语句抽取出观点评价对象并进行边界识别，同时抽取观点评价对象的词性模板并计算分数，将分值高的模板加入模板集，这样重复迭代直到没有出现新的观点评价对象为止。实验结果表明采用上下文相关方法进行观点评价对象抽取相对于上下文无关的方法性能提高10%以上。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨晓燕	闽江学院计算机科学系	15	71	4.0	7.0
2	徐戈	闽江学院计算机科学系	12	29	3.0	5.0
3	廖祥文	福州大学数学与计算机学院	26	144	7.0	11.0