基于層疊條件隨機(jī)場(chǎng)的情感分析.pdf

1、隨著Web2.0技術(shù)的普及，電子商務(wù)平臺(tái)、微博、論壇還有第三方團(tuán)購(gòu)網(wǎng)站等等眾多開放平臺(tái)蓬勃發(fā)展，人民的參與度也越來(lái)越高。他們會(huì)在這些平臺(tái)上分享對(duì)商品的評(píng)價(jià)，這些評(píng)價(jià)性文本蘊(yùn)含著評(píng)論者的情感信息，有著巨大的潛在價(jià)值，比如可以給公司的銷售決策提供支持，預(yù)測(cè)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(duì)文本的情感信息進(jìn)行分析、處理、歸納和推理的自然語(yǔ)言處理技術(shù)。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?yàn)榧?xì)粒度情感信息抽取，具體的研究?jī)?nèi)容為評(píng)價(jià)詞、評(píng)價(jià)對(duì)象的抽取以及評(píng)價(jià)詞的情感傾向預(yù)測(cè)。本文在對(duì)相關(guān)文獻(xiàn)資料的研究中發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)有的情感信息抽取技術(shù)存在如下問題：
　　1）評(píng)價(jià)對(duì)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(jì)的方法無(wú)法應(yīng)對(duì)這些情況；
　　2）評(píng)價(jià)詞的情感傾向歧義，同一個(gè)情感詞的情感傾向與它所在的上下文（尤其是評(píng)價(jià)對(duì)象）有關(guān)，現(xiàn)有的方法中同時(shí)識(shí)別評(píng)價(jià)詞（包括情感傾向）和評(píng)價(jià)對(duì)象，

3、忽視了兩者的依賴關(guān)系。
　　因此，本文提出一個(gè)基于層疊條件隨機(jī)場(chǎng)（CCRFs，Cascaded Conditional Random Fields）模型，用于實(shí)現(xiàn)評(píng)價(jià)詞、評(píng)價(jià)對(duì)象和評(píng)價(jià)詞情感傾向預(yù)測(cè)任務(wù)。該模型優(yōu)勢(shì)有：
　　1）將評(píng)價(jià)詞、評(píng)價(jià)對(duì)象、評(píng)價(jià)詞情感傾向預(yù)測(cè)三個(gè)任務(wù)由3個(gè)具有先后順序、相互依賴的條件隨機(jī)場(chǎng)模型，較低的耦合度使得每個(gè)模型專注于實(shí)現(xiàn)一個(gè)功能；
　　2）各層條件隨機(jī)場(chǎng)模型獨(dú)立存在，低層的模型的輸出在傳