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文檔簡介
1、NLP&CC2013 中文微博觀點要素抽取研究,指導老師:丁晟春 匯報人:李霄南京理工大學信息管理系,,,研究背景及意義,網(wǎng)絡文本數(shù)量龐大,情感分析,觀點挖掘,觀點要素抽取,,,,,深層次的挖掘研究,,實驗方案,,,實驗語料: 訓練語料:測評語料的20% 測試語料包含10個微博話題,共計12382條微博。語料預處理: LJParser數(shù)
2、據(jù)挖掘及語義分析智能開發(fā)平臺中的語料庫分詞系統(tǒng)。實驗方法: CRFs模型,,中文微博娛樂本體設計,微博中的話題涵蓋了人物、事件等要素,具體的事件或影視作品又牽扯到方方面面之間的聯(lián)系。在分析NLP&CC2013中文微博觀點要素抽取評測語料基礎(chǔ)上,構(gòu)建中文微博娛樂本體。,,中文微博娛樂本體:類:27個數(shù)據(jù)屬性:69個類間關(guān)系:33個實力若干,,中文微博娛樂本體設計,核心大類之間的關(guān)系,指示詞,評價對象,評論
3、者,評論,展現(xiàn)對其的感情,描述,提取出,來源于,寫,評論,圖1 核心大類之間的關(guān)系,,中文微博娛樂本體設計,所定義的核心類基礎(chǔ)上,通過等級關(guān)系(subClassOf)擴展“評論對象”類和“指示詞”類,形成的等級體系。在等級關(guān)系(subClassOf)的基礎(chǔ)上繼續(xù)擴展本體的等級關(guān)系,同時借鑒頂層本體SUMO中關(guān)系的定義,實現(xiàn)實驗本體中非等級關(guān)系的定義。非等級關(guān)系包括整體-部分關(guān)系、同義關(guān)系、反義關(guān)系、轉(zhuǎn)指關(guān)系、因果關(guān)系,,中文微博
4、娛樂本體設計,指示詞分為屬性指示詞和情感指示詞兩種。屬性指示詞是指能夠表示度量單位的詞匯,這些詞匯用來指示微博話題中一些屬性的參數(shù)。情感指示詞是指能夠表示評論者對評論對象的褒貶態(tài)度的詞匯,如“好/壞”指示某電影的水平等。,,中文微博娛樂本體設計,“人物”類的層級定義(舉例1),人物,圖2 “人物”類的一級體系結(jié)構(gòu),導演,攝影師,編劇,服裝師,Is-a,道具師,演員,歌手,作詞者,作曲者,其他名人,,中文微博娛樂本體設計,“新
5、聞”類的關(guān)系定義(舉例2),新聞,圖3 “新聞”類與其他類之間的關(guān)系,Is-a,人物,明星公益,明星現(xiàn)場,明星秘聞,Is-a,Is-a,作為當事人,,評價對象抽取實驗,評價對象抽取之特征選擇詞特征詞性特征情感特征本體特征,本體特征表示的是詞匯單元所具有的領(lǐng)域及其語義特性,反映了評價對象的領(lǐng)域共識。本文依據(jù)建立的實驗本體,判斷當前觀察單元在該本體中的概念類別:類、屬性或是實例,以輔助評價對象的抽取研究。,微博中表達的顯
6、性評價特征通常都是單獨的詞匯單元或是多個詞匯單元組成的短語,直接反映了評價對象的構(gòu)成規(guī)則。,由于微博中評價對象在表述過程中都表現(xiàn)出一些語法規(guī)則,很大一部分評價對象都通過名詞來表達,某些還可能通過動名詞,形容詞+名詞,量詞+名詞(如部+電視劇)來表達。,情感詞不僅表達了評價者對評價對象的態(tài)度或是使用心得等評價信息,也在一定程度上能夠反映評價對象在整條微博中的位置信息。情感詞匯通常作為修飾的成分出現(xiàn)在評價語句中,或放在評價對象前,或放在評價
7、對象后,因此該特性能夠反映評價對象的位置信息。,,評價對象抽取實驗,特征選擇預實驗(五組實驗),,,評價對象抽取實驗,評價對象抽取實驗結(jié)果分析(寬松評價指標),,,評價對象抽取實驗,評價對象抽取實驗結(jié)果分析(嚴格評價指標),,,總結(jié)及展望,模型能夠盡可能多的識別出微博中的評價對象,同時獲得了較高的準確率。驗證了CRFs模型及實驗中選擇四類特征及設計的特征模板的有效性。對于一些隱性評價對象并沒有識別出。沒有進行詳細的整條微博的語法分
8、析。深入挖掘在線商品評論中隱性評論對象的特征,從而優(yōu)化該抽取方法提高對評論對象的抽取整體效率。,,研究團隊介紹,骨干成員老師:丁晟春:研究方向為信息系統(tǒng)開發(fā)、文本挖掘與商務智能、信息檢索、網(wǎng)絡信息資源的開發(fā)。最近致力于商品評論的可信度,網(wǎng)絡輿情及本體知識庫構(gòu)建等。吳鵬:用戶心智模型,群體模擬與仿真等章成志:近期主要的研究方向為多語言文本挖掘、多語言領(lǐng)域本體學習、主題聚類及其應用、關(guān)鍵詞自動提取、術(shù)語自動提取、跨語言信息處理與檢索
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