基于模式匹配与半监督学习的评价对象抽取

摘要：

针对产品评论中评价对象的抽取问题，提出一种基于模式匹配与半监督学习的抽取方法。通过大量样本统计，获得种子规则集，以抽取有效评价句，利用句法结构组合以及词性距离相关性算法抽取评价对象，将种子规则和评价对象存入相应的模式库，并通过半监督学习方法与规则的动态替换，进行规则的学习与评价对象的扩充训练。实验结果表明，该方法的抽取效果较好，证明了方法的可行性。

关键词：评价对象、意见挖掘、词性搭配、词性距离相关性算法、模式匹配、有效评价句

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2013-12-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：221-226