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基于Co-training训练CRF模型的评价对象识别
引用本文:张彩琴,王素格,乔磊.基于Co-training训练CRF模型的评价对象识别[J].计算机应用与软件,2013(9).
作者姓名:张彩琴  王素格  乔磊
作者单位:1. 山西大学数学科学学院 山西 太原030006
2. 山西大学计算机与信息技术学院 山西 太原 030006; 山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室 山西 太原 030006
3. 山西大学计算机与信息技术学院 山西 太原 030006
基金项目:国家自然科学基金项目(61175067,60970014);山西省自然科学基金项目(201001102-1);山西省科技攻关项目(20110321027-02)。
摘    要:评价对象是指某段评论中评价词语所修饰的对象或对象的属性。为了识别评论中的评价对象,提出基于Co-training的训练CRF模型方法。该方法首先人工标注少量的原始数据集,使用Co-training方式对未标注数据进行自动识别,以扩大已标注训练数据。通过原始标注数据集和Co-training方式标注数据集,训练CRF模型。在汽车领域中,对待标注汽车评论语料中评价对象识别的精确率为67.483%,召回率为67.832%。

关 键 词:CRF模型  评价对象  特征模板  Co-training

OPINION TARGET RECOGNITION METHOD BASED ON TRAINING CRF MODEL BY CO-TRAINING
Zhang Caiqin , Wang Suge , Qiao Lei.OPINION TARGET RECOGNITION METHOD BASED ON TRAINING CRF MODEL BY CO-TRAINING[J].Computer Applications and Software,2013(9).
Authors:Zhang Caiqin  Wang Suge  Qiao Lei
Abstract:
Keywords:CRF model  Opinion target  Feature template  Co-training
本文献已被 万方数据 等数据库收录!
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