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面向中文微博的评价对象与评价词语联合抽取
引用本文:刘全超,黄河燕,冯冲.面向中文微博的评价对象与评价词语联合抽取[J].电子学报,2016,44(7):1662-1670.
作者姓名:刘全超  黄河燕  冯冲
作者单位:北京理工大学计算机学院,北京,100081
基金项目:国家973重点基础研究发展计划(2013CB329605)
摘    要:深入挖掘微博内容中评价对象与评价词语的词法特征、句法特征、语义特征以及相对位置特征,提出评价对象与评价词语的序列化联合抽取模型。进一步结合微博间转发关系特性提出基于转发关系的联合抽取优化算法。并与相关算法进行实验对比,对实验结果进行了综合分析,证明了方法的可行性和优越性。

关 键 词:观点挖掘  信息抽取  社交网络  评价对象  评价词语  微博
收稿时间:2015-01-29

Co-Extracting Opinion Targets and Opinion-Bearing Words in Chinese Micro-Blog Texts
LIU Quan-chao,HUANG He-yan,FENG Chong.Co-Extracting Opinion Targets and Opinion-Bearing Words in Chinese Micro-Blog Texts[J].Acta Electronica Sinica,2016,44(7):1662-1670.
Authors:LIU Quan-chao  HUANG He-yan  FENG Chong
Abstract:Using lexical,syntactic,semantic and relative position features to extract opinion pairs in micro-blog,we put forward the co-extracting model,and then give co-extracting opinion pairs opti-mization algorithm based on forwarding between micro-blogs.According to the experimental results,our two-stage approach greatly improves the performances of co-extracting opinion pairs.
Keywords:opinion mining  information extraction  social network  opinion target  opinion-bearing word  micro-blog
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