面向中文产品评论的完整评价对象抽取方法

• 作者: 孙红光 孙铁利 宋美佳 杨凤芹
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 评价对象 完整性 词性模式 缺失性 中文产品评论
• 年，卷（期）: 2017,（6）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 169-176
• 页数: 8页
• 分类号: TP391
• 字数: 9876字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2017.06.027

摘要

传统评价对象抽取方法较少考虑低频、结构复杂和信息量较大的评价对象.为此,针对中文产品评论提出一种完整评价对象抽取方法.利用词性和语法分析结果提取基础词单元,通过每个词单元的完整值和缺失值对其进行扩展,根据连接稳定性判断扩展后的词单元是否合理,得到候选评价对象集合,采用过滤策略对候选评价对象集合进行过滤,获得最终的评价对象集合.在真实数据集上的实验结果表明,该方法对包含低频和分词结构复杂的评价对象有较好的抽取效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙铁利	东北师范大学计算机科学与信息技术学院	42	479	8.0	21.0
3	孙红光	东北师范大学计算机科学与信息技术学院	18	109	6.0	9.0
7	杨凤芹	东北师范大学计算机科学与信息技术学院	11	147	5.0	11.0
13	宋美佳		1	5	1.0	1.0