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基于迭代两步CRF模型的评价对象与极性抽取研究
引用本文:张 盛,李 芳.基于迭代两步CRF模型的评价对象与极性抽取研究[J].中文信息学报,2015,29(1):163-169.
作者姓名:张 盛  李 芳
作者单位:上海交通大学 计算机科学与工程系,上海 200240
基金项目:国家自然科学基金(61375053,60873134)
摘    要:微博作为一种新兴媒体,已经在人们生活中扮演了一种不可或缺的角色。如何从大量微博中抽取出有意义的评价对象并识别出正确的情感倾向显得越来越重要。本文在传统的CRF模型基础上,提出了两步CRF模型及迭代两步CRF模型,对评价对象和极性进行抽取。两步CRF模型在COAE2014评测语料上取得了0.505的F值,迭代两步CRF模型通过不断增加训练语料,提高了召回率,使得F值达到了0.513,同时提高了模型的稳定性。实验对比了当前主流的几种方法,结果证明了本文提出的方法是行之有效的。

关 键 词:迭代  两步CRF  评价对象  

Opinion Target and Polarity Extraction Based on Iterative Two-Stage CRF Model
ZHANG Sheng,LI Fang.Opinion Target and Polarity Extraction Based on Iterative Two-Stage CRF Model[J].Journal of Chinese Information Processing,2015,29(1):163-169.
Authors:ZHANG Sheng  LI Fang
Affiliation:Dept.of Computer Science and Engineering, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai 200240, China
Abstract:As a new media, Microblogging has been playing an indispensable role in people’s life. To extract sentimental information from the Microblogs, this paper introduces a two-stage CRF model and an iterative two-stage CRF model. The two-stage CRF model reaches an F-score of 0.505 on the COAE2014 evaluation data, and the iterative two-stage CRF model reaches an F-score up to 0.513 by an improvement in the recall.
Keywords:iteration  two-stage CRF  opinion target  
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