面向特定领域的产品评价对象自动识别研究

摘要：

产品评价对象的自动识别是文本观点信息抽取和倾向性分析中的重要研究课题之一.该文针对汽车评论,提出了一种不依赖外部资源的无指导评价对象自动识别方法.该方法首先综合使用词形模板和词性模板,采用模糊匹配方法和剪枝法抽取候选评价对象.然后,从候选对象集中,采用双向Bootstrapping方法识别出产品评价对象.最后,通过采用K均值聚类方法对产品评价对象进行聚类,实现从评价对象中自动抽取产品名称和产品属性.实验结果表明,该方法对产品评价对象识别的F值达到58.5%,产品名称识别的F值达到69.48%.

关键词：计算机应用、中文信息处理、产品评价对象、产品名称、产品属性、模板、K均值聚类、双向Bootstrapping方法

所属期刊栏目：24

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目60875040,60970014;教育部高等学校博士点基金资助项目200801080006;山西省自然科学基金资助项目2007011042;教育部科学技术研究重点基金资助项目2007018;山西省重点实验室开放基金资助项目2007031017;太原市科技局明星专项09121001

在线出版日期：2010-04-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：89-93