基于语义分析的评价对象-情感词对抽取
评价对象-情感词对是情感词及其所修饰评价对象的组合,评价对象-情感词对的识别是细粒度情感分析的一个原子任务和关键任务.现有的研究大多集中在商品评论上,随着金融大数据的涌现,金融评论的情感挖掘意义凸显.与商品评论不同,中文金融评论中评价对象数目繁多且构成形式复杂,虚指评价对象和隐式评价对象也更常见;情感词的词性更丰富,其在句中的句法成分也更灵活、语义更丰富.针对金融评论的这些特点,该文提出了基于浅层语义与语法分析相结合的评价对象-情感词对抽取方法.考虑到金融评论多动词情感词,设计了语义角色标注与依存句法分析相结合的评价对象-情感词对抽取规则,解决了评价对象构成的复杂性问题;基于语义和领域知识对虚指评价对象进行了判别和替换,以明确其实际的指向和含义;基于特殊情感词搭配表、上下文搭配表及频繁搭配表提出了隐式评价对象识别的新思路,能有效地识别出缺省和隐含评价对象.在大规模的中文金融评论上进行了详细的实验测试,实验结果表明了该方法的有效性.
情感分析、中文金融评论、评价对象-情感词对、语义角色标注、依存句法分析
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TP311(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金项目61562032,61662027,61662032,61173146,61363039,61363010,61462037;江西省自然科学基金重大项目20152ACB20003;江西省高等学校科技落地计划项目KJLD12022,KJLD14035
2017-04-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共17页
617-633
