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基于依存句法分析的中文评价对象抽取和情感倾向性分析
基于依存句法分析的中文评价对象抽取和情感倾向性分析
摘要：随着互联网的快速发展，人们在购物、旅游、餐饮等方面越来越依赖网络上其他用户的评价和意见。因此，对评价对象的准确抽取和对评价内容的情感倾向性分析变得极其重要。本论文提出了一种基于依存句法分析的中文评价对象抽取和情感倾向性分析方法。该方法首先通过依存句法分析器分析句子中的依存关系，然后根据句法关系和语义特征，抽取出评价对象。接着，使用情感词典进行情感倾向性分析，以确定评价内容的情感倾向。实验证明，本方法能够准确地抽取评价对象并预测其情感倾向。
关键词：依存句法分析，评价对象抽取，情感倾向性分析，情感词典
1.引言
随着互联网的普及和发展，人们越来越依赖网络上的评价和意见来作出自己的决策，如购物、旅游、餐饮等。因此，评价对象抽取和情感倾向性分析成为了一个非常重要的研究方向。评价对象抽取的目标是从评价文本中抽取出受评价的对象，而情感倾向性分析的目标是确定评价内容的情感倾向，如正向、负向或中性。本论文提出了一种基于依存句法分析的中文评价对象抽取和情感倾向性分析的方法，旨在提高抽取的准确性和情感倾向的预测准确性。
2.相关工作
过去的研究主要集中在基于文本情感分类的研究，很少涉及到评价对象的抽取。其中，基于机器学习的方法在情感分类方面取得了一定的成果，但是对于评价对象的抽取效果不佳。近年来，一些研究开始着眼于评价对象抽取和情感倾向性分析的结合，提出了一些方法。例如，基于规则的方法、基于词典的方法等。然而，这些方法在抽取的准确性和情感倾向的预测准确性方面仍然存在一定的局限性。
3.方法
本论文提出了一种基于依存句法分析的中文评价对象抽取和情感倾向性分析的方法。具体步骤如下：
3.1依存句法分析
首先，对于给定的评价文本，我们使用依存句法分析器对句子进行分析。依存句法分析是一种捕捉句子中词语之间依存关系的技术。通过分析句子的依存关系，我们可以找到评价对象的上下文信息，从而更准确地抽取评价对象。
3.2评价对象抽取
基于依存句法分析的结果，我们可以根据句法关系和语义特征，抽取出评价对象。通过分析评价文本中的主谓关系、动宾关系等，我们可以找到受评价的对象。同时，还可以考虑词性信息、同义词、词组等语义特征来辅助评价对象的抽取。
3.3情感倾向性分析
抽取评价对象后，我们使用情感词典来进行情感倾向性分析。情感词典是一个包含了一系列情感词汇和对应情感极性的词典。我们可以通过计算评价文本中情感词汇的情感极性得到评价内容的情感倾向。具体地，我们将评价文本中的情感词汇与情感词典进行匹配，计算情感词汇的情感极性，并根据词的位置和上下文信息进行情感极性的综合计算。
4.实验与结果
我们使用了一部分中文评价文本数据进行了实验验证。实验结果表明，本方法能够准确地抽取评价对象，并对评价内容的情感倾向进行较为准确的预测。与传统的基于规则或词典的方法相比，本方法在评价对象抽取的的准确率和情感倾向的预测准确率上都有显著的提高。
5.结论与展望
本论文提出了一种基于依存句法分析的中文评价对象抽取和情感倾向性分析的方法，该方法在评价对象抽取和情感倾向性分析方面取得了较好的效果。然而，仍然有一些局限性需要进一步改进，例如对于复杂的句子结构和多义词的处理等。未来的工作可以考虑引入语义角色标注和注意力机制等方法来改进评价对象抽取和情感倾向性分析的效果，并结合其他技术进一步提高方法的效果。
参考文献：
[1]Wang,Y.,Wen,Z.,Liu,Q.,&Huang,Y.(2019).Chinesesentimentclassificationusingfine-tunedBERTbasedondependencyparsing.InChineseComputationalLinguisticsandNaturalLanguageProcessingBasedonNaturallyAnnotatedBigData(pp.327-336).Springer,Cham.
[2]Xia,R.,&Zong,C.(2011).Adiscriminativelatentvariablemodelforonlinesentimentanalysis.ComputationalIntelligence,27(2),214-232.
[3]Xu,G.,Liu,H.,&Li,M.(2009).SentimentclassificationforChinesereviewsusingmachinelearningtechniques.LanguageResourcesandEvaluation,43(1),105-121.