中文微博评价对象识别研究

• 作者: 张景 牛耘
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 评价对象 候选词提取 语义分析 相似性计算
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、系统工程
• 页码范围: 6-10
• 页数: 5页
• 分类号: TP31
• 字数: 5928字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2017.01.002

摘要

旨在对中文微博文本的句子中评价对象进行识别。评价对象识别是指识别出评论中情感表达所针对的对象，进行评价对象的识别有助于对事件发展状况进行监控管理。目前，针对中文微博领域评价对象识别的研究较少。由于微博文本的句子简短、语言表达不够规范且表达的观点缺少带情感倾向性的词语(评价词)，因而传统的通过评价词来找到评价对象的方法不适用于微博文本。利用词性分析提取和过滤评价对象候选词，并结合语义分析对句子中的候选词进行分类，基于相似的句子有着相似的评价对象的假设，采用候选词的相似性迭代算法识别中文微博文本句子中的评价对象。实验结果表明，通过深入分析微博文本的语言特征提出的方法，提高了对评价对象识别的精度。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	牛耘	南京航空航天大学计算机科学与技术学院	24	86	5.0	8.0
2	张景	南京航空航天大学计算机科学与技术学院	5	13	3.0	3.0