基于机器学习的汉语解释性意见关系识别方法研究与实现

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1、＇＇，＇。巧Ａ．Ｍ？．－．ｒ分类号ＵＤＣ！１去＼密级．．．．公．．＿．无．文舞於／１硕±研巧生学位论文基于机器学习的汉语解释性意见关系识别方法研究与实现／，申请人：张凌云、学号：２１４１３４６培养单位：计算机科学技术学院学科专业；计算机技术研究方向：自然语言处巧指导教师：付国宏教授１完成日期：２０６年５月１０日分类号UDC密级公开硕士研究生学位论文基于机器学习的汉语解释性意见关系识别方法研究与实现申请人:张凌云学号:2141346培养单位:计算机科学技术学院学科专业:计算机技术研究方向

2、:自然语言处理指导教师:付国宏教授完成日期:2016年5月10日独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下迸行的研究Ｘ作嫂取巧的利＾究成果，。据我所知除Ｔ义中特别加标注和致谢的地方外，讫文中不包含他人已经发表或撰写过的研巧成果，也不包含为获得黑龙化大学或他教育机构的？ｉ学化或化１；而使用过的材私．。３同工作的同志对本研究所作的任何巧献均。１我巧论文中作了明确地说明并衷示谢意。：：如作年（月若学位文作者签名＾签字口期Ｉ＾］＾学位论文版权使用授权书木学位论文作者完全了解黑龙汀大学有关保留、使用学化论文的规定，有权保留并向岡家有关部ｎ

3、或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被齊阅和借闊。本人授权黒龙江大学可妙将学化论文的全部或部分内容编入巧关数貼巧进。巧检索，巧采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文＾＇学位论文作者签名：也乏＼导臟名：Ａ旅ｄ篇字刖亂２＾。／６年＾月＾曰签字＾期多＾年／巧方曰学位论文作者毕业后去向：Ｘ作单位：电话：通讯地址：邮编：中文摘要近年来，随着网络的快速发展，博客、产品评论和新闻社论等多种形式的用户生成内容（User-GeneratedContent,UGC）也应运而生。人为地去浏览这些用户生成内容需要花费很大的精力。因此，如何快速、有效

4、地帮助用户找到所需的意见信息受到学术界的广泛关注和研究，其中汉语解释性意见关系识别是其中需要研究的问题之一。汉语解释性意见要素关系识别任务是指利用NLP技术在识别出评论语句中属性、评价和意见解释的基础上，完成属性、评价和意见解释的关系识别。本文根据中文产品评论的特点，在构建产品属性、评价和意见解释等要素之间所蕴含的解释性意见关系分类体系基础上，研究汉语解释性意见关系识别问题。具体地，本文将从以下三个方面进行研究：(1)基于机器学习的解释性意见要素识别：解释性意见要素主要包括属性、评价和意见解释，属性和评价在CRFs的框架下以词、词性、关键词标记和关系标记这四个特征完成识别；意见解释在

5、SVMs框架下以句向量为特征的方法来识别。实验结果表明关键词标记和关系标记特征可以有效提高属性和评价的识别性能，以句向量为特征的方法对意见解释的识别也有一定的效果。(2)基于依存特征的解释性意见要素关系识别：基于依存特征的方法，主要是在StandfordParser基础上获得距离信息、依存信息和词性信息作为SVM分类器的特征。实验结果表明依存方法对属性-评价关系识别效果显著，对于属性-属性和意见-解释关系识别效果一般。(3)基于词向量特征的解释性意见要素关系识别：基于词向量特征的方法，主要是从语义的角度对关系搭配进行识别，同时引入相似度和规则来提高实验的效果。实验结果表明基于词向量方

6、法的关系识别要优于基于依存的方法。关键词：意见挖掘；关系识别；解释性意见要素识别；支持向量机；条件随机域-I-AbstractInrecentyears,withtherapiddevelopmentofvariousformsofusernetworks,blog,productreviewsandnewseditorialsandotherformsofuser-generatedcontent(User-GeneratedContent,UGC)havecameintobeing.Peoplevisitalargenumberofcommentswillhavetospenda

7、lotofenergy,andtherefore,howtoquicklyandeffectivelyhelpusersfindtheinformationattractedwidespreadattentionandresearch,Chineseexplanatoryopinionrelationsrecognitionisoneoftheproblem.Chineseexplanatoryopinionelementsrecognitionrefer