情感傾向分析中的結(jié)構(gòu)化方法.pdf

1、近年來情感傾向分析在自然語言處理領(lǐng)域引起了廣泛的關(guān)注.它可以幫助分析文本中與情感相關(guān)的信息，從而提供直接的應(yīng)用結(jié)果或者為其他的自然語言處理任務(wù)服務(wù).結(jié)構(gòu)化方法是自然語言處理的各個任務(wù)中廣泛使用的一類機(jī)器學(xué)習(xí)方法，它通過利用結(jié)構(gòu)化的信息提高分類器的性能，本文中主要研究傾向性信息抽取任務(wù)中的結(jié)構(gòu)化方法，
　　 首先，對于傾向性信息抽取中的評價(jià)詞，評價(jià)對象的關(guān)系抽取任務(wù)，過去的關(guān)系抽取方式要么為簡單的將相鄰評價(jià)詞，評價(jià)對象的關(guān)聯(lián)在一起

2、，要么依靠手工制定的模板，都沒有充分利用句法樹上的信息.同時(shí)，也忽略了評價(jià)詞，評價(jià)對象的短語結(jié)構(gòu)，本文提出了短語依存句法樹，將短語結(jié)構(gòu)引入了依存句法樹中，較好的處理了短語間的依存關(guān)系.在短語依存句法樹上，首次提出了依賴于短語結(jié)構(gòu)的樹核函數(shù)，它能夠區(qū)別對待不同類型的依存關(guān)系，很大的提高了樹核函數(shù)在關(guān)系抽取中的辨識能力.在5個不同領(lǐng)域的在線評論語料上的實(shí)驗(yàn)證明了短語依存句法樹能夠很好的處理短語類型的評價(jià)詞，評價(jià)對象；同時(shí)，新的樹核函數(shù)能夠有

3、效的提高關(guān)系抽取的各方面性能。
　　 其次，傳統(tǒng)的文本傾向性信息表示忽略了文本中許多與傾向性相關(guān)的信息。這使得最終的抽取結(jié)果可能是不準(zhǔn)確，不完整的，針對這樣的問題，本文提出了基于圖的傾向性表示，其中除了傳統(tǒng)的評價(jià)詞，評價(jià)對象等要素外，還包括了對評價(jià)詞的限制，隱含的評價(jià)對象，以及評價(jià)詞之間的關(guān)系.它極大的豐富了傾向性信息抽取的結(jié)果.也擴(kuò)充了傾向性任務(wù)處理的對象，能夠提供更加精確，更加完備的抽取結(jié)果.本文使用了一種新的結(jié)構(gòu)化方泫將一