基于CRFs和SVM的產(chǎn)品評(píng)論細(xì)粒度情感要素提取

基本信息

申請(qǐng)?zhí)?/td> CN201310686738.3 申請(qǐng)日 -
公開(kāi)（公告）號(hào) CN103646088A 公開(kāi)（公告）日 2014-03-19
申請(qǐng)公布號(hào) CN103646088A 申請(qǐng)公布日 2014-03-19
分類號(hào) G06F17/30(2006.01)I;G06F17/27(2006.01)I 分類 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù);
發(fā)明人 孫曉;唐陳意;葉嘉麒;李承程;任福繼 申請(qǐng)（專利權(quán)）人 青島類認(rèn)知人工智能有限公司
代理機(jī)構(gòu) 北京科億知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所（普通合伙） 代理人 湯東鳳
地址 266000 山東省青島市市南區(qū)寧夏路288號(hào)市南軟件園11號(hào)樓A座5層502室
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于CRFs和SVM的產(chǎn)品評(píng)論細(xì)粒度情感要素提取，包括如下步驟：a、采用CRFs模型，將評(píng)論語(yǔ)特征看成是序列，然后根據(jù)序列對(duì)評(píng)論語(yǔ)進(jìn)行位置標(biāo)注，再采取相應(yīng)規(guī)則對(duì)錯(cuò)誤標(biāo)注進(jìn)行層次過(guò)濾，完成對(duì)情感對(duì)象和情感詞的提??；b、根據(jù)提取出的情感對(duì)象、情感詞和引入的句子結(jié)構(gòu)特征，采用SVM模型對(duì)詞對(duì)進(jìn)行情感傾向性分析。本發(fā)明不僅將評(píng)論句中情感對(duì)象和情感詞一并提取出來(lái)，而且提高了情感傾向性分析中的情感分類精度，使得在情感要素抽取與情感判斷上得到提高，F(xiàn)值達(dá)到76.3%。由于詞義代碼的引入，詞義代碼提高了系統(tǒng)的泛化能力和魯棒性，使得評(píng)論結(jié)果分析的正確率和召回率均得到了較大提高。