面向產(chǎn)品評(píng)論的多文檔觀點(diǎn)文摘研究.pdf

1、觀點(diǎn)文摘，又稱情感文摘，是對(duì)含有情感信息的主觀性文本集合進(jìn)行文本分析、內(nèi)容歸納和文摘生成的技術(shù)。隨著互聯(lián)網(wǎng)主觀性評(píng)論文本數(shù)量的不斷增加，觀點(diǎn)文摘的應(yīng)用需求也隨之增加，這些需求為觀點(diǎn)文摘的發(fā)展帶來(lái)了動(dòng)力，同時(shí)也為自然語(yǔ)言處理的研究帶來(lái)了新的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。近些年，觀點(diǎn)文摘相關(guān)任務(wù)的研究受到一些研究者的關(guān)注，并取得了一定的成果，研究者們嘗試將觀點(diǎn)文摘技術(shù)應(yīng)用于決策支持、輿情監(jiān)測(cè)和信息預(yù)測(cè)等應(yīng)用領(lǐng)域中。
　　觀點(diǎn)文摘主要包含三項(xiàng)研究?jī)?nèi)容：情

2、感要素抽取、情感極性識(shí)別和情感信息歸納，這些內(nèi)容均屬于情感分析的范疇。本文針對(duì)觀點(diǎn)文摘的三項(xiàng)關(guān)鍵內(nèi)容進(jìn)行研究，其中情感要素抽取和情感極性識(shí)別屬于情感分析的基礎(chǔ)性研究，目的在于從評(píng)論文本中識(shí)別出有效的評(píng)價(jià)單元（評(píng)價(jià)屬性、評(píng)價(jià)詞語(yǔ)等），并對(duì)這些評(píng)價(jià)單元的極性進(jìn)行判斷；情感信息歸納屬于情感分析的應(yīng)用級(jí)任務(wù)，目的在于對(duì)識(shí)別出的重要評(píng)價(jià)信息進(jìn)行歸納，從而形成一個(gè)簡(jiǎn)潔、精煉的摘要。本文還對(duì)產(chǎn)品的綜合排序任務(wù)進(jìn)行了研究。本研究的具體內(nèi)容包括：

3、　　基于條件隨機(jī)域模型的比較要素抽取研究。在基于統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)的比較要素抽取方法中，特征的選擇對(duì)模型的建立至關(guān)重要。本文針對(duì)比較要素抽取任務(wù)，提出引入淺層句法特征、比較詞候選特征和啟發(fā)式位置特征等語(yǔ)言學(xué)相關(guān)特征，并將這些特征自動(dòng)融合到條件隨機(jī)域?qū)W習(xí)算法中。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，淺層句法特征能夠有效的識(shí)別短語(yǔ)級(jí)的比較要素，比較詞候選特征不僅能夠彌補(bǔ)比較詞訓(xùn)練樣本不足的問(wèn)題，還可以對(duì)其他要素的位置進(jìn)行初步定位，啟發(fā)式位置特征有助于區(qū)分詞性相似的要素。

4、該方法可以有效提高比較要素抽取的各項(xiàng)性能指標(biāo)。
　　基于觀點(diǎn)內(nèi)外部特征相結(jié)合的模糊評(píng)價(jià)詞語(yǔ)極性識(shí)別。模糊評(píng)價(jià)詞語(yǔ)是指情感極性隨上下文的不同而發(fā)生改變的詞語(yǔ)，以往的研究主要考察評(píng)價(jià)單元外部的極性特征，而較少關(guān)注評(píng)價(jià)單元內(nèi)部的特征，因而帶來(lái)了模糊評(píng)價(jià)詞語(yǔ)極性識(shí)別率不高的問(wèn)題。本文提出了一種將觀點(diǎn)內(nèi)部特征與觀點(diǎn)外部特征相結(jié)合的無(wú)監(jiān)督極性識(shí)別方法，該方法通過(guò)引入兩種觀點(diǎn)內(nèi)部特征：修飾詞語(yǔ)和高頻評(píng)價(jià)搭配，有效解決了模糊評(píng)價(jià)詞語(yǔ)極性識(shí)別準(zhǔn)確率

5、低的問(wèn)題；同時(shí)結(jié)合兩種觀點(diǎn)外部特征進(jìn)行極性識(shí)別，有效解決了模糊評(píng)價(jià)詞語(yǔ)極性識(shí)別召回率低的問(wèn)題。
　　基于層次分析模型的產(chǎn)品多屬性綜合排序。綜合評(píng)價(jià)指的是運(yùn)用多個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)多個(gè)參評(píng)對(duì)象進(jìn)行評(píng)價(jià)（排序或擇優(yōu)）。本文針對(duì)產(chǎn)品的綜合評(píng)價(jià)問(wèn)題，提出了一種建模方法，該方法通過(guò)構(gòu)建層次分析模型來(lái)完成產(chǎn)品的綜合排序，模型首先將綜合評(píng)價(jià)問(wèn)題按目標(biāo)層、準(zhǔn)則層、子準(zhǔn)則層直至具體的參評(píng)方案層分解為多個(gè)層次，在此基礎(chǔ)上進(jìn)行定量分析，通過(guò)計(jì)算每一層次各元素對(duì)

6、上一層次某元素的優(yōu)先權(quán)重，最終求得各個(gè)層次的組合權(quán)向量，實(shí)現(xiàn)了實(shí)體的多屬性綜合排序。該方法在構(gòu)建層次分析模型時(shí)還結(jié)合了圖模型并充分考慮了用戶的不同需求，有效解決了產(chǎn)品多屬性綜合排序問(wèn)題。
　　基于模板的生成式多文檔觀點(diǎn)文摘。多文檔自動(dòng)文摘任務(wù)一直是TAC(Text Analysis Conference)會(huì)議的重要評(píng)測(cè)內(nèi)容，但是主觀性評(píng)論文本的多文檔自動(dòng)文摘仍然是一個(gè)新穎且具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。本文針對(duì)評(píng)論文本的多文檔觀點(diǎn)文摘任務(wù)，提