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基于深度学习的自动识别评价对象方法

消耗积分:0 | 格式:pdf | 大小:0.96 MB | 2021-06-10

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　　在线评论文本具有口语化的特点，其评价词缺少对应的评价对象，影响了细粒度情感分析的效果。为此，提出一种利用深度学习自动识别评价对象的方法。设计研究领域的文本序列标注规范，在对评论语料分词后，进行评价词与评价对象的命名实体标注，得到单词序列、词性序列和标注序列。将单词序列、词性序列转为神经网络语言模型的词向量，并用循环神经网络进行训练，采用条件随机场（CRF）输出评价对象标签，得到缺失的评价对象。实验结果表明，与单一CRF模型相比， BIL STM+CRF模型和 BIRU+CRF模型的识别效果较好， BIRU+CRF模型的F1值最高可达0.84。

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