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空包网推荐:评价词识别方面

2020/1/7      来源: 空包网
  空包网推荐:评价词即评论中带有观点色彩的词,也可称为情感词。Kim等(2005)提出 了一种高效的自动生成意见表达词的算法,只使用了一小部分人类注释数据,通 过WordNet中的自动扩展可以找到一个带有观点的单词的生产同义词和反义词, 并将它们作为分类器的特征集[48】。1^11等(2012)提出了一种新的基于潜在Dirichlet 分配(LDA)的联合情感主题(JST)概率建模框架,该框架从文本中同时检测情 感和主题,此外,JST的弱监督性质使得它可以高度移植到其他领域[491。Du等 (2016)为了扩展文本中强调相关部分的基于神经网络的模型,引入了递归神经 网络(RNN)的注意机制的新模型,用于意见表达序列标记,结果表明,所提出 的模型优于最先进的基于CRF的模型,同时该模型能充分利用句子中词的相关性, 并强调该任务的关键部分[5G]。Laddha (2016)提出了一种新的面向方面的意见表 达提取混合框架,即利用CRF判别序列模型进行短语边界提取的两种模型:PSM 和PSM-GPU以及在主题下对相关词进行分组的生成模型,实验结果表明,所提出 的混合模型能够提取出更为一致的面向特定方面的意见表达,在跨领域知识转移
  
  空包网推荐:中具有较强的鲁棒性[^。郑玉桂(2017)提出了细粒度的主题情感混合模型 (FG-TSU模型),将主题分为局部主题和全局主题,利用滑动窗口的方法将词共现 信息从文档级降到句子级,实现细粒度局部主题的抽取,根据词分类和在模型中 引入指示变量用以区分方面词和观点词,在LDA模型的三层模型基础上加入了情 感层,对主题和情感进行同时建模,实现情感倾向分析[52]。
  
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