10.16452/j.cnki.sdkjzk.2020.06.015
基于Tree LSTM+CRF的属性级观点挖掘
评价对象与观点内容的提取是观点挖掘中非常重要的任务.本研究提出了一个树结构长短期记忆网络(Tree LSTM)结合条件随机场(CRF)的联合模型抽取评价对象和观点内容.首先对评论句进行依存句法分析,根据句子的依存分析树构建Tree LSTM,并设计树结构下LSTM单元的计算方法;接着将Tree LSTM的输出作为CRF的输入进行序列标注,实现评价对象与观点内容的抽取.最后在SemEval Challenge 2014任务4的数据集上对模型性能进行了验证,评价对象和观点内容抽取结果的平均F1值在餐馆和笔记本电脑领域分别为86.76％、83.22％和79.86％、80.42％,优于现有的评价对象和观点内容抽取方法.实验结果表明,设计的Tree LSTM能很好地学习词语之间的层次关系,同时联合模型有效避免了传统CRF需要构建特征工程的弊端.
观点挖掘、评价对象抽取、观点内容抽取、树结构长短期记忆网络、条件随机场
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TP183(自动化基础理论)
青岛市哲学社会科学规划研究项目;教育部人文社会科学研究青年基金项目
2020-11-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共8页
115-122
