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.