評論文本中解釋型關系抽取的研究與實現(xiàn).pdf

1、近些年情感的表示方法和自動分析方法得到了廣泛的關注。現(xiàn)在大多數(shù)研究的關注點集中在文本的各種粒度上的分類以及識別非結構化文本中的觀點和情感。一些方法試圖抽取觀點的持有者，情感傾向，評價對象以及其他的一些情感因素，以回答“誰關于什么發(fā)表了怎樣的觀點”這樣的基本問題。
　　本文研究了從商品評論中抽取對主觀句具有解釋型關系句子的問題。通過分析人工標注為有用性的商品評論發(fā)現(xiàn)，這些評論不僅包括商品正面或者負面的信息，而且也包括對正面或者負面評

2、論的解釋。由于大部分消費者都不是所購買商品領域的專家，對于普通消費者而言，提供關于主觀句更容易理解的解釋型句子將是非常有用的。本文提出了使用基于整數(shù)線性規(guī)劃的機器學習方法進行抽取解釋型關系的方法。通過一系列在人工標注的語料上的實驗，證明本文提出的解釋型關系抽取的方法是有效的。
　　本文的主要貢獻如下:
　　1、本文給出解釋型句子的定義。這是首次提出關于評論文本中解釋型關系抽取的研究。
　　2、由于沒有公開的語料可以使用