文本意见挖掘综述

意见挖掘是针对主观性文本自动获取有用的意见信息和知识,它是一个新颖而且十分重要的研究课题。这种技术可以应用于现实生活中的许多方面,如电子商务、商业智能、信息监控、民意调查、电子学习、报刊编辑、企业管理等。本文首先对意见挖掘进行了定义,然后阐述了意见挖掘研究的目的,接着从主题的识别、意见持有者的识别、陈述的选择和情感的分析四个方面对意见挖掘的研究现状进行了综述,并介绍了几个成型的系统。此外,我们针对汉语的意见挖掘做了特别的分析。最后对整个领域的研究进行了总结。  

汉语语句主题语义倾向分析方法的研究

本文介绍了如何识别汉语语句主题和主题与情感描述项之间的关系以及如何计算主题的语义倾向(极性)。我们利用领域本体来抽取语句主题以及它的属性,然后在句法分析的基础上,识别主题和情感描述项之间的关系,从而最终决定语句中每个主题的极性。实验结果显示,与手工标注的语料作为金标准进行比较,用于识别主题和主题极性的改进后的SBV极性传递算法的F度量达到了72.41%。它比原来的SBV极性传递算法和VOB极性传递算法的F度量分别提高了7.6%和2.09%。因此,所建议的改进的SBV极性传递算法是合理和有效的。  

基于浅层句法特征的评价对象抽取研究

随着网络评论文本数量的快速增长,文本情感分析越来越受到研究者的广泛关注. 句子级文本情感分析就是对主观性文本进行细粒度的挖掘,有重要的研究价值. 评论句中的评价对象抽取是句子级情感分析要研究的关键问题之一. 为了提高评价对象抽取的性能,本文提出在系统模型的训练过程中引入浅层句法信息和启发式位置信息,同时在不增加领域词典的情况下, 有效提高系统的精确率.实验结果表明,将本文提出的特征引入到条件随机域模型和对比模型后,系统的各项指标均有所提高, 并且条件随机域模型的结果优于对比模型.同时,将条件随机域模型的结果与2008年国内中文评测的最大值比较,其F值超过最大值 5%.  

基于核心句及句法关系的评价对象抽取

意见挖掘已成为近年来的热点问题,该文针对COAE2009评测中的意见挖掘任务的一项子任务--评价对象抽取进行了研究.首先提出利用核心句进行学习的思想,继而确定了10种句法关系作为语言特征,将原始句和核心句分别基于词、词性和句法关系利用条件随机场模型进行学习和比较,在后期又利用二次学习的方式进一步提高了抽取性能.实验取得了相对不错的抽取效果,证明我们提出的方法是可行的,且具有一定的应用价值.  

基于Wikipedia的语义相关度计算

在意见挖掘中，为实现特殊领域知识的语义相关度计算，提出基于Wikipedia的语义相关度计算方法。在构建Wikipedia类别树的基础上，通过Wikipedia类别向量表示Wikipedia中的词汇，形成一部包含各种领域知识的Wikipedia词典，利用该词典计算语义相关度。实验结果表明，该方法的斯皮尔曼等级相关系数可达到0.77。  

中文词语倾向性分析处理

意见挖掘是自然语言处理研究领域的一个新热点。词语倾向性的判定是意见挖掘的基础和重要环节。该文进行了中文词语倾向性的自动判定实验。实验中采用了《现代汉语褒贬用法词典》中的词语做为褒贬判定的核心词汇,以同义词词典扩展了褒贬义词典的词语,并使用二元语法模型来判定多倾向性词语的倾向。实验结果褒义词的F-Score为79.31%,贬义词的F-Score为78.18%。  

汉语意见型主观性文本类型体系的研究

主观性文本是一种描述个人想法、情感和意见等的非约束性文本。它与主要描述以事实为主的客观性文本在内容和结构上有很大的不同。意见型文本是包含有意见元素(意见持有者、意见陈述范围、意见主题和意见情感)的一种主观性文本,它大量出现在网上的电子公告板、论坛和博客等媒介中,受到广泛的关注,并成为研究意见挖掘方法和技术的语料。该文介绍了主观性文本的定义及其与客观性文本的差异,同时着重讨论了意见型文本的定义、特点、类型体系及其在意见挖掘技术中的应用。  

面向产品评论的意见挖掘研究综述

近年来,随着电子商务的快速发展,面向产品评论的意见挖掘研究受到国内外学者的广泛关注,成为学术界的研究热点之一.对产品评论进行意见挖掘,不仅能为用户购物提供决策支持,还可以帮助生产商对产品和服务进行改进,具有重要的研究意义.对面向产品评论的意见挖掘的研究现状进行归纳和总结.首先将该问题分为3个子任务:意见信息抽取、情感分析,意见归纳.然后基于国内外的研究进展对它们进行详细的介绍和分析.并讨论该领域其他一些值得关注的问题.  

中文产品评论结构化引擎

为实现网络上非领域相关的中文产品评论信息的搜索及结构化，设计并实现中文产品评论结构化引擎，该引擎通过抓取网络上指定产品的评论，抽取评论中的特征与意见，判断意见的极型，将评论以（特征，意见，极型）的结构化形式输出给用户。其中特征意见抽取解决了产品隐形特征抽取问题。实验结果表明该引擎的特征意见召回率与准确率、意见极型判断准确率等指标可以满足用户需要。  

中文软件评论挖掘系统的设计与实现

为了从用户评论中及时、准确的获取用户群体对软件及服务的满意度,从而发现用户期望,为软件的改进提供依据,实现了一个对中文软件评论进行情感倾向性分析的系统.系统从网络上收集软件的用户评论数据,通过无监督的方法识别出评论中的用户关注点和情感倾向,将结果以可视化的方式展现给开发者.通过在真实数据上的测试,表明了该系统的有效性.