基于迭代两步CRF模型的评价对象与极性抽取研究.pdf

第29卷第l期 中文信息学报 V01．29，No．1 2015年1月 Jan．，2015 JOURNALOFCHINESEINFORMATIONPROCESSING 文章编号：1003—0077(2015)01一0163—07 基于迭代两步CRF模型的评价对象与极性抽取研究 张盛，李芳 (上海交通大学计算机科学与工程系，上海200240) 摘 要：微博作为一种新兴媒体，已经在人们生活中扮演了一种不可或缺的角色。如何从大量微博中抽取出有意 义的评价对象并识别出正确的情感倾向显得越来越重要。本文在传统的CRF模型基础上，提出了两步CRF模型 值，迭代两步cRF模型通过不断增加训练语料，提高了召回率，使得F值达到了o．513，同时提高了模型的稳定性。 实验对比了当前主流的几种方法，结果证明了本文提出的方法是行之有效的。 关键词：迭代；两步CRF；评价对象 中图分类号：TP391 文献标识码：A on and ExtractionBasedIteratiVe CRFModeI OpinionTargetPolarity TwoPStage ZHANG Sheng，LIFang Scienceand Jiao 200240，China) (Dept．ofComputer Engineering，ShanghaiTongUniversity，Shanghai anew hasbeen an Abstract：As rolein life．Toextractsenti— media，】Ⅵicrobloggingplayingindispensablepeople’s mentalinformationfromthe introducesa CRFmodelandaniterative Microblogs，this paper two—stage two—stage CRFmodel．The CRFmodelreachesanF—scoreofO．505ontheCoAE2014evaluationdata，andtheiter— two—stage ative CRFmodelreachesanF—scoretoO．513an intherecall． tw01stage up by improvement Keywords：iteration；two—stageCRF；opinion target 论对于政府、企业还是个人来说，对这些评论信息的 1 引言 研究都具有重大的意义，可以辅助其进行某些重要 的决策。而微博作为一种新媒体也给评价对象抽取 随着时代的发展，互联网慢慢地融人了人们的 带来了新的挑战。相比具有正规语法和措辞的新闻 生活，发挥着不可替代的作用。作为新型社交平台 文本，微博文本更加口语化