融合语义与语法信息的中文评价对象提取.pdf

《融合语义与语法信息的中文评价对象提取》这篇论文主要探讨了如何提高中文评价对象（如主题词和情感词）提取的准确性。传统的序列标注方法在处理中文文本时，往往忽视了语义和语法信息，导致提取效果不佳。作者周浩和王莉提出了一种结合语义和语法信息的提取模型，旨在弥补这一缺陷。 模型在原始字向量基础上采用优化字符含义策略来强化语义特征。这意味着，模型会深入分析每个字符的含义，考虑字符之间的关联性，以便捕捉到被常规方法忽略的词汇内部信息。这种语义强化有助于提高对评价对象识别的精确度，尤其是在处理多义词或同形异义词时。 通过词性序列标注，模型能够捕获句子的词性信息，这是语法特征的重要组成部分。词性信息对于理解句子结构、判断词语的句法角色至关重要。通过词性标注，模型可以更准确地定位评价对象在句子中的位置，从而提高提取的准确性。 论文中采用了双向长短期记忆网络（Bi-LSTM）来处理序列数据。Bi-LSTM可以从两个方向学习序列信息，即前向和后向，这样可以更好地捕捉到上下文依赖，尤其对于评价对象而言，其前后文常常包含关键信息。同时，条件随机场（CRF）被用于模型的输出层，它可以帮助解决标注偏斜问题，确保标注序列的整体一致性，进一步提升提取结果的质量。 在BDCI2017数据集上进行实验验证，该模型在中文主题词和情感词的提取准确率分别提升了2.1%和1.68%，联合提取的准确率达到77.16%。这些结果显示，融合语义与语法信息的模型相对于仅基于单一信息的模型有显著优势，能有效提高中文评价对象的提取效果。 该研究为中文自然语言处理提供了一个新的视角，强调了语义和语法信息在评价对象提取中的重要性。结合这两种信息的模型不仅提高了提取准确性，也为未来的研究提供了新的思路。这种方法有望应用于更多实际场景，如情感分析、舆情监测等，提升系统的智能化水平。