【摘 要】
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指出情感标签由评价对象和情感词组成,包含评论的关键要素,能清楚地表达评价者的观点意见。提出一种针对产品网络评论的情感标签抽取模型,利用依存句法分析设计情感标签抽取
【机 构】
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武汉大学信息资源研究中心; 汉大学信息管理学院; 武汉大学信息管理学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“科研团队动态演化规律研究”(项目编号:71273196);北京市财政项目“大数据环境下情报服务规范化体系建设”(项目编号:PXM2013_178214_000010);武汉大学自主科研项目(人文社会科学)“网络视角下的应急情报体系建设主题研究”(项目编号:274014,得到“中央高校基本科研业务费专项资金”资助)的研究成果之一
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指出情感标签由评价对象和情感词组成,包含评论的关键要素,能清楚地表达评价者的观点意见。提出一种针对产品网络评论的情感标签抽取模型,利用依存句法分析设计情感标签抽取算法,通过情感极性计算对抽取出的情感标签进行过滤。通过放宽的抽取规则与情感极性过滤相结合,以提高情感标签的召回率,实现潜在评价对象的抽取。最后用网络抓取的产品评论语料作为测试数据集对模型进行测试,获得较高的抽取准确率和召回率,并对模型中存在的问题进行总结,作为模型改善的指导。
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