面向中文微博的评价对象抽取方法研究

微博作为当前互联网信息快速传播与分享的新平台,具有信息量庞大、评论多样等特点。针对微博评论信息中的评价对象抽取,采用组块分析和词语位置特征对训练集中3 000条微博观点句的评价对象序列标注,利用条件随机场学习并识别评价对象的名称、属性及其他辅助信息,通过修改相关参数达到最优识别效果,并提出针对复杂观点句评价对象的提取算法。实验结果表明,对测试集中7 000条微博观点句进行评价对象的名称和属性的抽取,效果较好。     

基于卷积神经网络的隐式评价对象识别

为解决课程评论中隐式评价对象识别问题,提出了一种基于文本分类的隐式评价对象的识别方法。首先通过word2vec 模型获得训练文本对应的词向量,获得短文本特征; 其次将短文本特征在TextCNN 中进一步提取高层次特征,通过K-max 池化操作后放入Softmax 分类器中进行训练得出分类模型; 最后利用训练好的分类器对隐式评价句进行分类,获取隐式评价句对应的评价对象。实验表明,基于卷积神经网络对隐式课程评论进行属性分类,课程评论的隐式评价对象识别正确率达到89． 9%,满足了课程评论中对隐式评价句对象识别的需求。     

基于三支决策的中文微博观点句识别研究

微博观点句识别是对微博进行观点挖掘和舆情分析的基础,因此观点句识别的准确率对后续研究工作至关重要。提出了一种基于三支决策的中文微博观点句识别方法,采用支持向量机分类器,sigmoid函数计算某条微博属于观点句的概率,并将基于三支决策的中文微博观点句识别方法与传统支持向量机方法进行对比实验,实验结果表明,基于三支决策的中文微博观点句识别方法取得了很好的识别效果。     

基于LDA与评价对象的微博观点摘要

针对微博话题观点摘要问题,提出一种基于LDA与评价对象相结合的微博观点摘要方法.首先,利用LDA模型得到话题的词分布矩阵和文档的话题分布矩阵,把两个矩阵的乘积作为各个词在句子中的权重分布矩阵,再利用词频与词权重分布矩阵的乘积作为词的重要度;然后,通过词的词性标注规则从句子中选择候选评价对象,再计算句子中候选评价对象的稳定性;最后,把句子中所有词的重要度与句子中所有候选评价对象的稳定性的总和作为句子权重,并从大到小排序,再进行观点句识别,并去除相似性较大的句子,抽取前20个句子作为话题观点摘要.实验结果表明,此方法可以有效地抽取微博观点摘要.     

一种面向中文依赖语法的观点挖掘模型

观点挖掘能自动对网络上大量的非结构化文本进行分析,得到有价值的观点态度,因为中文在机器语言处理中存在一些自身的特点和难点,相关研究进展较缓慢。本文提出了中文依赖语法的观点挖掘模型,介绍了文本爬取和文本预处理技术;采用了向量空间模型表示文本向量,介绍了基于中文依赖语法的特征抽取方法,在此基础上加入了评价对象提取的思想;采用知网情感词典作为判别主观字极性的基础,并对主观字极性评估方法做了相关改进。以建立一个全面、准确的中文观点分析模型为目标。     

基于主体句和句法依赖的微博情感倾向性分析

情感倾向性分析是近年来中文信息处理领域的热点问题.通过对新浪微博进行情感的分析与研究,提出了一种基于主体句和句法依赖关系的微博情感倾向性分析方法.首先利用自定义规则和条件随机场模型进行主体句及主体评价对象的抽取;然后使用句法分析器对主体句进行依赖关系分析,可以准确的获得修饰评价对象的评价词;最后利用情感词典计算出句子的情感倾向.实验结果表明在精确获取评价对象的基础上再进行情感倾向性判别效果要优于对微博直接进行情感倾向性分析.     

两种观点处理静磁学问题的等效性

本文着重讨论三个问题:一是处理静数学问题历史上本来就有两种观点;二是较详细地论证用两种观点处理静磁学问题是等效的;三是简单说明两种观点等效是有条件的.     

基于特征模板提取及SVM的观点句识别

为了有效识别中文微博的观点句,提出了基于Hownet词典及模板的特征提取方法,并使用SVM算法对微博中的观点句进行识别。运用新设计的一个模板匹配的方法来进行特征提取,并通过计算其信息增益筛选出最后的特征模板。实验结果表明:算法具有优越性和有效性。     

基于循环层叠条件随机场的评价对象识别

随着微博、论坛等社交平台的兴起,如何针对观点句进行评价对象识别已经成为了自然语言处理领域研究的热点之一.传统的评价对象识别技术在一定程度上取得了不错的效果,但其在模型优化、新词覆盖度和准确率方面仍有很大不足.因此,提出一种全新的循环层叠条件随机场模型,融合基于词性与句法语义的候选评价对象抽取方法提高新词覆盖度,并采用支持向量机对评价对象进行筛选过滤以提高准确率.实验结果表明,基于循环层叠条件随机场的评价对象识别方法可以取得较好的效果.     

基于LDA及语义相似度的商品评论情感分类研究

提出一种结合LDA及语义相似度的商品评论情感分类方法。该方法首先使用LDA对商品语料库建模,获取文档-主题矩阵;人工选择k对褒义词、贬义词,基于HowNet语义相似度计算主题(评价对象+观点内容)与各个褒义词和贬义词的相似度,达到对观点词极性判断,计算文本观点词情感极性的加权和作为文本的情感极性。实验表明,与基于向量空间的SVM分类方法相比,该情感分类方法在分类指标上表现更好。     

声音

"金融对科技成果转化的促进作用不可替代,投融资是科技创新中的重要环节。"上海市科委党组副书记、副主任陆晓春在上海科技成果转化项目对接洽谈会开幕式上表示,全国科技大会之后,科技投融资问题再次成为上海科技重新工作的关键之一。上海     

声音

“我国自主研发的节能与新能源汽车，在这次奥运示范运行考核中表现得非常出色，得到了各国代表的好评，取得了圆满的成功。这是我国节能与新能源汽车发展的重要里程碑。”     

声音

“一定要把加速培养造就优秀科技人才特别是科技领军人才作为十分紧迫的战略任务抓紧抓好。”胡锦涛在2006年召开的两院院士大会上，专门强调建设宏大的创新型科技人才队伍问题。并希望两院院士更加关注人才培养，把发现人才、培养人才、举荐人才作为自己工作的重中之重，发扬我国科技界甘当人梯、提携后学的光荣传统，在培养创新型人才方面发挥重要作用。     

声音

“努力形成一批有自主知识产权的核心技术。”“高新技术企业认定要把握政策、把握节奏、把握发展、做好服务。关键是要把握研究开发投入这个主要指标。”“大陆信息产业两成销售额来自台企。”     

声音

"推动我国基础研究在新起点上实现新的更大发展。"中共中央政治局委员、国务委员刘延东在国家重点基础研究发展计划("973计划")十周年纪念大会上说,"973计划"是国家重大战略目标导向的基础研究计划,要继续深入实施"973计划"等国家重大科学研究计划,推动我国基础研究在新的起点上实现新的更大发展。     

声音

"科技战线要坚决为抗震救灾、灾民安置和灾后重建提供强有力的支撑与服务。"中共中央政治局委员、国务委员刘延东中共中央政治局委员、国务委员刘延东在5月21日下午在中科院地震灾害遥感监测应急指挥部听取有关工作汇报,看望慰问抗震救灾科研人员时强调,科技战线要坚决贯彻中央的决策部署,坚持创新为民,科技救灾,发挥学科交叉、综合集成的优势,发扬团结协作、连续作战的精神,全力以赴,为抗震救灾、灾民安置和灾后重建提供强有力的科技支撑与服务。     

声音

"着力调整结构转变发展方式加快自主创新"中共中央政治局常委、国务院总理温家宝在广东调研时强调,中小企业在我国经济社会发展中具有举足轻重的作用。在当前经济形势下,中小企业要发挥积极性、主动性、创造性,着力调整结构,转变发展方式,加快自主创新。     

数字声音

编者按:本刊自本期起,开设政策咨询栏目,将企业的问题交由专家解答,并刑登,希望能对遇到类似问题的读者有所启发.同时也欢迎读者提出问题.与大家分享.共同探讨.