面向在线顾客点评的属性依赖情感知识学习

被引：1

作者：

徐学可 ^{[1
,2
]}

谭松波 ^{[1
]}

刘悦 ^{[1
]}

程学旗 ^{[1
]}

吴琼 ^{[1
]}

机构：

[1] 中国科学院计算技术研究所网络数据科学与技术重点实验室

[2] 中国科学院大学

来源：

中文信息学报 | 2015年 / 03期

基金：

国家高技术研究发展计划(863计划);

关键词：

顾客点评; 属性观点联合模型; 游走时间; 属性依赖情感知识;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.1 [文字信息处理];

学科分类号：

摘要：

该文研究属性依赖情感知识学习。首先提出了一个新颖的话题模型,属性观点联合模型(Joint Aspect/Opinion model,JAO),来同时抽取评论实体属性及属性相关观点词信息。在此基础上,对于各个属性,构造属性依赖的词关系图,并在该图上应用马尔科夫随机行走过程来计算观点词到少量褒、贬种子词的游走时间(Hitting Time),进而估计这些词的属性依赖的情感极性分值。在餐馆点评数据上的实验表明所提出的方法能有效抽取属性相关观点词,同时有效估计其属性依赖的情感极性分值。

引用

页码：121 / 129+149 +149

页数：10

共 29 条

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