面向中文微博的评价对象与评价词语联合抽取

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学术论文 | 更新时间：2025-07-16

- 面向中文微博的评价对象与评价词语联合抽取
- Co-Extracting Opinion Targets and Opinion-Bearing Words in Chinese Micro-Blog Texts
- 电子学报 2016年44卷第7期页码：1662-1670
- 作者机构：
  
  北京理工大学计算机学院,北京,100081
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家973重点基础研究发展计划 (No.2013CB329605)
- DOI：10.3969/j.issn.0372-2112.2016.07.021
  中图分类号： TP391
- 纸质出版：2016
- 稿件说明：
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刘全超, 黄河燕, 冯冲. 面向中文微博的评价对象与评价词语联合抽取[J]. 电子学报, 2016,44(7):1662-1670.

LIU Quan-chao, HUANG He-yan, FENG Chong. Co-Extracting Opinion Targets and Opinion-Bearing Words in Chinese Micro-Blog Texts[J]. Acta Electronica Sinica, 2016, 44(7): 1662-1670.
刘全超, 黄河燕, 冯冲. 面向中文微博的评价对象与评价词语联合抽取[J]. 电子学报, 2016,44(7):1662-1670. DOI： 10.3969/j.issn.0372-2112.2016.07.021.

LIU Quan-chao, HUANG He-yan, FENG Chong. Co-Extracting Opinion Targets and Opinion-Bearing Words in Chinese Micro-Blog Texts[J]. Acta Electronica Sinica, 2016, 44(7): 1662-1670. DOI： 10.3969/j.issn.0372-2112.2016.07.021.

深入挖掘微博内容中评价对象与评价词语的词法特征、句法特征、语义特征以及相对位置特征

提出评价对象与评价词语的序列化联合抽取模型.进一步结合微博间转发关系特性提出基于转发关系的联合抽取优化算法.并与相关算法进行实验对比

对实验结果进行了综合分析

证明了方法的可行性和优越性.

Using lexical

syntactic

semantic and relative position features to extract opinion pairs

in micro-blog

we put forward the co-extracting model

and then give co-extracting opinion pairs optimization algorithm based on forwarding between micro-blogs.According to the experimental results

our two-stage approach greatly improves the performances of co-extracting opinion pairs.

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