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终稿，。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。

基于Tree LSTM+CRF的属性级观点挖掘-论文

评价对象与观点内容的提取是观点挖掘中非常重要的任务。本研究提出了一个树结构长短期记忆网络（Tree LSTM）结合条件随机场（CRF）的联合模型抽取评价对象和观点内容。首先对评论句进行依存句法分析，根据句子的依存分析树构建Tree LSTM，并设计树结构下LSTM单元的计算方法；接着将Tree LSTM的输出作为CRF的输入进行序列标注，实现评价对象与观点内容的抽取。最后在SemEval Challenge 2014任务4的数据集上对模型性能进行了验证，评价对象和观点内容抽取结果的平均F1值在餐馆和笔记本电脑领域分别为86.76%、83.22%和79.86%、80.42%，优于现有的评价对象和观点内容抽取方法。实验结果表明，设计的Tree LSTM能很好地学习词语之间的层次关系，同时联合模型有效避免了传统CRF需要构建特征工程的弊端。

兼容ARM9的软核处理器设计（代码）

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