[目的/意義]面向電子商務領域的在線評論,通過識別產(chǎn)品特征和評價詞之間是否存在修飾關(guān)系,抽取出在線評論中的情感標簽,從而幫助網(wǎng)購用戶迅速了解某一產(chǎn)品的性能。[方法/過程]引入漢語組塊分析對評論文本進行初始化處理,對名詞性信息以及形容詞性信息進行抽取。通過最大熵對初始化集合進行過濾,從而獲得最終的情感標簽集合。[結(jié)果/結(jié)論]該方法對評論文本的適應性較好,可以有效抽取出情感標簽。[局限]需要對語料進行初始化抽取,經(jīng)過過濾后才能獲得最終的情感標簽集合。 

【文章來源】：情報理論與實踐. 2016,39(05)北大核心CSSCI

【文章頁數(shù)】：5 頁

【文章目錄】：
1 國內(nèi)外研究綜述
2 漢語組塊分析及信息抽取
    2.1 漢語組塊分析概述
    2.2 基于支持向量機(SVM)的漢語組塊分析
    2.3 情感標簽信息抽取
3 基于最大熵模型的情感標簽過濾
4 實驗結(jié)果及分析
    4.1 名詞性短語識別實驗
    4.2 情感標簽抽取實驗
    4.3 拓展實驗
5 總結(jié)與展望



本文編號：3261455