基于規(guī)則的比較觀點(diǎn)挖掘系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn).pdf

1、互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)入Web2.0時(shí)代后,網(wǎng)民不僅作為接收者可以從網(wǎng)絡(luò)中獲取信息與知識(shí),同時(shí),還可以在論壇、博客等平臺(tái)撰寫文章和發(fā)表評(píng)論,成為網(wǎng)絡(luò)信息的發(fā)布者和傳播者,使得大量的用戶評(píng)論涌現(xiàn)在各個(gè)交流平臺(tái)。在眾多評(píng)論中,比較句作為一種特殊的觀點(diǎn)句,蘊(yùn)含著多種比較觀點(diǎn)信息,從而為消費(fèi)者和企業(yè)提供更具有說(shuō)服力的有價(jià)值的信息。本文對(duì)比較句的識(shí)別與觀點(diǎn)挖掘進(jìn)行了深入研究,設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一個(gè)比較觀點(diǎn)挖掘系統(tǒng),主要內(nèi)容如下:
　　(1)基于類序列規(guī)則(CS

2、R)的比較句識(shí)別方法
　　提出了一種基于類序列規(guī)則的比較句識(shí)別方法。根據(jù)比較句的句型結(jié)構(gòu)、詞匯等特征,歸納了比較句的基本模板。在此基礎(chǔ)上,利用模式挖掘方法,設(shè)計(jì)了多重最小支持度挖掘算法,根據(jù)特征詞出現(xiàn)頻度,設(shè)置了不同的最小支持度,從而改進(jìn)了挖掘算法,解決低頻度的特征詞無(wú)法識(shí)別的問(wèn)題,提高了召回率。之后,選用規(guī)則匹配的方法進(jìn)行比較句的識(shí)別,該方法較之分類器的識(shí)別方法,能夠得到較高的召回率,在汽車領(lǐng)域和電子領(lǐng)域上的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)中分別達(dá)到了

3、79.15％和85.11%。
　　(2)比較要素抽取方法
　　在比較句識(shí)別的基礎(chǔ)上,結(jié)合比較句的結(jié)構(gòu)特征和漢語(yǔ)語(yǔ)法構(gòu)成,分別對(duì)比較實(shí)體及比較屬性進(jìn)行了抽取,并分析比較句固定句型和情感詞搭配等對(duì)句子極性的影響,對(duì)比較句的極性進(jìn)行判斷,得到比較句的傾向。比較句傾向判斷的正確率為58.9%。
　　(3)比較觀點(diǎn)挖掘系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
　　本文設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一個(gè)比較觀點(diǎn)挖掘系統(tǒng)。該系統(tǒng)具有比較句識(shí)別和比較觀點(diǎn)挖掘兩大功能,并