基于级联模型的中文情感要素抽取

随着社交媒体的发展及成熟,每天在互联网环境中都会产生大量的用户评论信息。抽取评价短语、评价对象和观点持有者等情感要素,已经成为了中文观点挖掘和情感分析的重要先决任务。针对中文情感要素抽取任务,本文提出了一个统计和规则相结合的级联模型,主要贡献包括：（1）针对汽车领域评论信息,构建情感要素标注语料库和相关词典;（2）对于以往研究较少关注的中文评价短语,本文详细分析阐述其定义和分类;（3）结合统计和规则,分别针对评价短语和情感要素提出级联抽取策略。实验结果充分证明了该级联模型的有效性,相比较于其它基于规则的情感要素抽取算法有效提升了召回率,同时为后续社交媒体情感分析任务提供了有力的支持。