基于层叠CRFs的中文句子评价对象抽取

被引:19
作者
郑敏洁 [1 ]
雷志城 [2 ]
廖祥文 [2 ]
陈国龙 [2 ]
机构
[1] 福州大学物理与信息工程学院
[2] 福州大学数学与计算机科学学院
关键词
评价对象; 层叠条件随机场; 降噪模型; 补充模型;
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
中文句子评价对象抽取是指在中文句子中抽取评论所针对的对象或对象的属性。目前国内相关研究工作尚未能有效识别复合词评价对象和未登陆评价对象。针对以上两种情况,该文提出了一种基于层叠条件随机场的中文句子评价对象抽取方法。该方法首先通过低层条件随机场获得候选评价对象集,然后通过降噪模型对噪声进行过滤、补充模型对缺失的候选评价对象进行补充、合并模型对复合短语候选评价对象进行合并,最后由高层模型抽取出评价对象。实验结果显示,与基于线性链条件随机场的识别方法相比,该方法准确率、召回率和F1值分别提升1.62%、5.75%和4.17%,能有效地识别复合词评价对象和未登录评价对象,从而提高中文句子评价对象的识别精度。
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