評(píng)價(jià)對(duì)象識(shí)別模型與方法研究.pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，電子商務(wù)成為人們?nèi)粘Ｉ钪性絹?lái)越不可缺少的一部分，隨之而來(lái)的是用戶意見(jiàn)和評(píng)論數(shù)據(jù)量的飛速增長(zhǎng)。這些評(píng)論中包含了用戶對(duì)某一領(lǐng)域相關(guān)功能、屬性和物品等的各種評(píng)價(jià)信息。有效地利用這些評(píng)論信息對(duì)于改善產(chǎn)品質(zhì)量、了解消費(fèi)者的真實(shí)需求都有很大的幫助，這也就促使評(píng)價(jià)對(duì)象識(shí)別技術(shù)的產(chǎn)生和發(fā)展。評(píng)論信息中的評(píng)價(jià)對(duì)象就是觀點(diǎn)持有者表達(dá)情感的目標(biāo)實(shí)體，通常由一個(gè)或多個(gè)單詞組成。評(píng)價(jià)對(duì)象識(shí)別就是在給定的商品評(píng)論中準(zhǔn)確地提取真實(shí)的評(píng)價(jià)實(shí)體。

2、從方法的角度，評(píng)價(jià)對(duì)象識(shí)別方法可以分為有監(jiān)督學(xué)習(xí)，無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)和半監(jiān)督學(xué)習(xí)；從應(yīng)用的角度，評(píng)價(jià)對(duì)象識(shí)別可以分為單領(lǐng)域問(wèn)題和跨領(lǐng)域問(wèn)題。本文將對(duì)單領(lǐng)域評(píng)價(jià)對(duì)象識(shí)別問(wèn)題的模型與方法進(jìn)行研究，通過(guò)對(duì)比各模型與方法的試驗(yàn)結(jié)果，分析各模型與方法的優(yōu)缺點(diǎn)。本文的主要研究?jī)?nèi)容可以歸納為以下三點(diǎn)：
　　第一，基于無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的評(píng)價(jià)對(duì)象識(shí)別方法。首先本文采用了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘方法提取出語(yǔ)料庫(kù)中最常出現(xiàn)的名詞短語(yǔ)作為候選對(duì)象，再根據(jù)詞語(yǔ)的語(yǔ)義

3、相關(guān)度進(jìn)行進(jìn)一步的過(guò)濾，得出語(yǔ)句中的評(píng)價(jià)對(duì)象的候選集合。在此基礎(chǔ)上，本文采用一種基于句法分析樹和二次傳播算法的評(píng)價(jià)對(duì)象識(shí)別方法，分別用以識(shí)別名詞短語(yǔ)構(gòu)成的評(píng)價(jià)對(duì)象和出現(xiàn)頻率較低的評(píng)價(jià)對(duì)象。
　　第二，基于時(shí)序模型的評(píng)價(jià)對(duì)象識(shí)別方法。由于評(píng)論信息是一種上下文相關(guān)的單詞序列，采用時(shí)序模型可以有效地利用上下文信息，增加評(píng)價(jià)對(duì)象識(shí)別的準(zhǔn)確性。本文提取了單詞層面特征、句法層面特征以及外部語(yǔ)料特征等作為模型的輸入，使用條件隨機(jī)場(chǎng)模型學(xué)習(xí)這些特

4、征之間的相互關(guān)系。實(shí)驗(yàn)證明，特征組合對(duì)結(jié)果有著很大的影響。在給定合適特征的條件下，時(shí)序模型可以取得非常優(yōu)異的結(jié)果。
　　第三，基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的評(píng)價(jià)對(duì)象識(shí)別。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種端對(duì)端的模型，可以省去繁瑣的預(yù)處理過(guò)程和特征提取過(guò)程。本文對(duì)比幾種常見(jiàn)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在評(píng)價(jià)對(duì)象識(shí)別任務(wù)上的表現(xiàn)，分析循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在該任務(wù)上的優(yōu)勢(shì)與不足。針對(duì)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不能有效地獲取輸出標(biāo)簽間的相互依賴關(guān)系的問(wèn)題，本文還提出了一種新型的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：輸出