文档名：基于领域情感词典特征表示的细粒度意见挖掘
细粒度意见挖掘的主要目标是从观点文本中获取情感要素并判断情感倾向.目前现有方法大多基于序列标注模型,但很少利用情感词典资源.本文提出一种基于领域情感词典特征表示的细粒度意见挖掘方法,使用领域情感词典在观点文本上构建特征表示并将其加入序列标注模型的输入部分.首先构建一份新的电商领域情感词典,然后在电商评论文本真实数据上,分别为条件随机场(CRF)和双向长短期记忆-条件随机场(BiLSM-CRF)这两种常用序列标注模型设计基于领域情感词典的特征表示.实验结果表明,基于电商领域情感词典的特征表示方法在两种模型上都取得了良好的效果,并且超过其他情感词典.
作者：郁圣卫卢奇陈文亮
作者单位：苏州大学计算机科学与技术学院,江苏省苏州市215006
母体文献：第十七届全国计算语言学学术会议暨第六届基于自然标注大数据的自然语言处理国际学术研讨会(CCL2018)论文集
会议名称：第十七届全国计算语言学学术会议暨第六届基于自然标注大数据的自然语言处理国际学术研讨会(CCL2018)
会议时间：2018年10月19日
会议地点：长沙
主办单位：中国中文信息学会
语种：chi
分类号：
关键词：细粒度意见挖掘 情感词典 特征表示 序列标注模型
在线出版日期：2021年9月13日
基金项目：
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