基于未登录词识别的微博评价短语抽取方法

• 作者: 刘振宇 宋晖 张超 汪龙庆
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 微博 评价短语 未登录词 统计特征 CRFs
• 年，卷（期）: 2017,（6）
• 所属期刊栏目: 算法
• 页码范围: 284-291
• 页数: 8页
• 分类号: TP3
• 字数: 7034字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2017.06.051

摘要

由于微博内容话题分散,识别博文评论对象是微博情感分析研究的热点和难点.研究表明未登录词识别是导致评价短语识别率低的重要原因之一.针对这种情况,提出一种基于文本词序列的词频、凝聚度、左右自由度等统计特征学习未登录词识别模型的方法.实验结果表明,将自动识别的微博文本中的未登录词加入基于CRFs的评价短语识别算法后,显著地提高了评价短语识别的准确率和召回率.未登录词的学习算法直接利用评价短语识别的标注样本,具有较强的可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘振宇	上海计算机软件技术开发中心上海市计算机软件评测重点实验室	8	31	3.0	5.0
2	宋晖	东华大学计算机科学与技术学院	18	65	4.0	7.0
3	汪龙庆	东华大学计算机科学与技术学院	2	2	1.0	1.0
4	张超	东华大学计算机科学与技术学院	8	20	2.0	4.0