2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、觀點(diǎn)文摘,又稱情感文摘,是對含有情感信息的主觀性文本集合進(jìn)行文本分析、內(nèi)容歸納和文摘生成的技術(shù)。隨著互聯(lián)網(wǎng)主觀性評論文本數(shù)量的不斷增加,觀點(diǎn)文摘的應(yīng)用需求也隨之增加,這些需求為觀點(diǎn)文摘的發(fā)展帶來了動(dòng)力,同時(shí)也為自然語言處理的研究帶來了新的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。近些年,觀點(diǎn)文摘相關(guān)任務(wù)的研究受到一些研究者的關(guān)注,并取得了一定的成果,研究者們嘗試將觀點(diǎn)文摘技術(shù)應(yīng)用于決策支持、輿情監(jiān)測和信息預(yù)測等應(yīng)用領(lǐng)域中。
  觀點(diǎn)文摘主要包含三項(xiàng)研究內(nèi)容:情

2、感要素抽取、情感極性識別和情感信息歸納,這些內(nèi)容均屬于情感分析的范疇。本文針對觀點(diǎn)文摘的三項(xiàng)關(guān)鍵內(nèi)容進(jìn)行研究,其中情感要素抽取和情感極性識別屬于情感分析的基礎(chǔ)性研究,目的在于從評論文本中識別出有效的評價(jià)單元(評價(jià)屬性、評價(jià)詞語等),并對這些評價(jià)單元的極性進(jìn)行判斷;情感信息歸納屬于情感分析的應(yīng)用級任務(wù),目的在于對識別出的重要評價(jià)信息進(jìn)行歸納,從而形成一個(gè)簡潔、精煉的摘要。本文還對產(chǎn)品的綜合排序任務(wù)進(jìn)行了研究。本研究的具體內(nèi)容包括:

3、  基于條件隨機(jī)域模型的比較要素抽取研究。在基于統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)的比較要素抽取方法中,特征的選擇對模型的建立至關(guān)重要。本文針對比較要素抽取任務(wù),提出引入淺層句法特征、比較詞候選特征和啟發(fā)式位置特征等語言學(xué)相關(guān)特征,并將這些特征自動(dòng)融合到條件隨機(jī)域?qū)W習(xí)算法中。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,淺層句法特征能夠有效的識別短語級的比較要素,比較詞候選特征不僅能夠彌補(bǔ)比較詞訓(xùn)練樣本不足的問題,還可以對其他要素的位置進(jìn)行初步定位,啟發(fā)式位置特征有助于區(qū)分詞性相似的要素。

4、該方法可以有效提高比較要素抽取的各項(xiàng)性能指標(biāo)。
  基于觀點(diǎn)內(nèi)外部特征相結(jié)合的模糊評價(jià)詞語極性識別。模糊評價(jià)詞語是指情感極性隨上下文的不同而發(fā)生改變的詞語,以往的研究主要考察評價(jià)單元外部的極性特征,而較少關(guān)注評價(jià)單元內(nèi)部的特征,因而帶來了模糊評價(jià)詞語極性識別率不高的問題。本文提出了一種將觀點(diǎn)內(nèi)部特征與觀點(diǎn)外部特征相結(jié)合的無監(jiān)督極性識別方法,該方法通過引入兩種觀點(diǎn)內(nèi)部特征:修飾詞語和高頻評價(jià)搭配,有效解決了模糊評價(jià)詞語極性識別準(zhǔn)確率

5、低的問題;同時(shí)結(jié)合兩種觀點(diǎn)外部特征進(jìn)行極性識別,有效解決了模糊評價(jià)詞語極性識別召回率低的問題。
  基于層次分析模型的產(chǎn)品多屬性綜合排序。綜合評價(jià)指的是運(yùn)用多個(gè)評價(jià)指標(biāo)對多個(gè)參評對象進(jìn)行評價(jià)(排序或擇優(yōu))。本文針對產(chǎn)品的綜合評價(jià)問題,提出了一種建模方法,該方法通過構(gòu)建層次分析模型來完成產(chǎn)品的綜合排序,模型首先將綜合評價(jià)問題按目標(biāo)層、準(zhǔn)則層、子準(zhǔn)則層直至具體的參評方案層分解為多個(gè)層次,在此基礎(chǔ)上進(jìn)行定量分析,通過計(jì)算每一層次各元素對

6、上一層次某元素的優(yōu)先權(quán)重,最終求得各個(gè)層次的組合權(quán)向量,實(shí)現(xiàn)了實(shí)體的多屬性綜合排序。該方法在構(gòu)建層次分析模型時(shí)還結(jié)合了圖模型并充分考慮了用戶的不同需求,有效解決了產(chǎn)品多屬性綜合排序問題。
  基于模板的生成式多文檔觀點(diǎn)文摘。多文檔自動(dòng)文摘任務(wù)一直是TAC(Text Analysis Conference)會議的重要評測內(nèi)容,但是主觀性評論文本的多文檔自動(dòng)文摘仍然是一個(gè)新穎且具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。本文針對評論文本的多文檔觀點(diǎn)文摘任務(wù),提

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