维吾尔语意见挖掘关系抽取研究主要集中在如何从维吾尔语的评论性语句中，使用计算机科学的方法和技术，提取出有用的信息，并将这些信息构造成可被计算机处理的形式。维吾尔语属于阿尔泰语系突厥语族，是一种在中亚地区广泛使用的语言，拥有独特的词性和语法结构。意见挖掘(Opinion Mining)，又被称为情感分析(Sentiment Analysis)，是一种通过分析文本，识别并提取其中的主观信息（如观点、情感、态度等）的技术。
在维吾尔语意见挖掘关系抽取研究中，研究者提出了一个基于Bootstrapping算法的意见挖掘关系抽取方法。Bootstrapping算法是一种启发式算法，常用于自然语言处理中的实体识别和关系抽取。该算法的迭代性质使得它能从少量的种子数据出发，通过不断地迭代学习，逐步扩大数据集，提高关系抽取的准确性。在维吾尔语评论性语句中，Bootstrapping算法被用来选取最优模式，从而抽取主题词和意见词对。
在描述中提到，研究者基于维吾尔语的词性规则和语法特征进行分析，这说明了对于非印欧语言系的维吾尔语，其词性和语法结构对于构建准确的意见挖掘模型至关重要。维吾尔语的词性规则和语法特征与汉语、英语等印欧语系语言存在显著差异，因此在开发算法模型时需要考虑这些语言特有的属性。
在抽取过程中，算法会根据改进的评分公式选取最优模式。所谓“最优模式”，指的是算法根据某种评价标准，选择一个或一组模式来正确地识别和抽取主题词和意见词对。研究者还提到，对于那些没有找到主题词和意见词对的评论语句，会使用最近匹配算法来抽取。最近匹配算法是一种基于距离的匹配方法，其核心思想是找出与目标最相似的元素。
在文章的实验部分，研究者使用并联模式和否定模式对抽取的主题词和意见词对进行扩展和修正。并联模式可能指的是将与主题词直接相关的其他词汇作为主题词的扩展，而否定模式则可能涉及到识别出否定表达（如“不”，“没有”等词汇）来修正意见词的极性。
最终，研究的目标是建立一个或多个二元组＜主题词，意见词＞，确保主题词和意见词一一对应。这意味着通过分析，算法需要识别出评论句子中的具体对象（主题）和对这个对象的评价（意见），并以结构化的形式呈现出来。例如，在评论“这车的性能很好”中，“车”是主题，“性能很好”是表示正面评价的意见。
实验证明，基于Bootstrapping算法的意见挖掘关系抽取方法在维吾尔语评论性语句中是有效的。这表明该方法能成功提取出主题和意见，并且能够处理维吾尔语的特殊语法和词汇结构，从而识别出评论的情感倾向。
关键词部分也提供了重要的信息，包括“维吾尔语”、“Bootstrapping算法”、“意见挖掘”、“关系抽取”、“主题-意见词对”，这些关键词定义了该研究的主要内容和焦点。
维吾尔语意见挖掘关系抽取研究不仅涉及语言学知识，还需要掌握自然语言处理、机器学习等领域的技术。这项研究对于理解非印欧语言的结构，并在这些语言中进行文本分析具有重要意义。同时，它也展示了如何将人工智能应用于多语言的自然语言处理任务，对于促进跨文化交流和多语言信息处理具有重要的社会意义和实用价值。
