基于層疊條件隨機場的情感分析.pdf

1、隨著Web2.0技術的普及，電子商務平臺、微博、論壇還有第三方團購網站等等眾多開放平臺蓬勃發(fā)展，人民的參與度也越來越高。他們會在這些平臺上分享對商品的評價，這些評價性文本蘊含著評論者的情感信息，有著巨大的潛在價值，比如可以給公司的銷售決策提供支持，預測事態(tài)的發(fā)展等。
　　文本情感分析，也叫意見挖掘，是專門用于對文本的情感信息進行分析、處理、歸納和推理的自然語言處理技術。情感分析主要研究方向包括情感信息分類、情感信息檢索和情感信息抽

2、取。本文的主要研究方向為細粒度情感信息抽取，具體的研究內容為評價詞、評價對象的抽取以及評價詞的情感傾向預測。本文在對相關文獻資料的研究中發(fā)現，現有的情感信息抽取技術存在如下問題：
　　1）評價對象中存在大量未登錄詞以及新興事物屬性，基于詞典及一般的基于統(tǒng)計的方法無法應對這些情況；
　　2）評價詞的情感傾向歧義，同一個情感詞的情感傾向與它所在的上下文（尤其是評價對象）有關，現有的方法中同時識別評價詞（包括情感傾向）和評價對象，

3、忽視了兩者的依賴關系。
　　因此，本文提出一個基于層疊條件隨機場（CCRFs，Cascaded Conditional Random Fields）模型，用于實現評價詞、評價對象和評價詞情感傾向預測任務。該模型優(yōu)勢有：
　　1）將評價詞、評價對象、評價詞情感傾向預測三個任務由3個具有先后順序、相互依賴的條件隨機場模型，較低的耦合度使得每個模型專注于實現一個功能；
　　2）各層條件隨機場模型獨立存在，低層的模型的輸出在傳