中文網(wǎng)絡產品評論中的評價對象抽取方法研究.pdf

1、隨著Internnet的迅猛發(fā)展和電子商務的不斷普及，互聯(lián)網(wǎng)以其獨特的優(yōu)勢吸引著各大制造商在網(wǎng)絡上出售產品以及消費者在網(wǎng)絡上購買產品。與此同時，網(wǎng)絡上關于各種產品的評論語句的數(shù)量迅速增長。這些產品評價給制造商和消費者帶來巨大好處。一方面，制造商可以從中得到關于產品的反饋信息；另一方面，潛在的消費者可以從已有的產品評價中找到客觀真實的購物參考。
　　 但是評論語句龐大的數(shù)量在一定程度上非常不利于制造商以及潛在的消費者從中提取有用信

2、息。面對這樣的現(xiàn)實問題，如何才能對這浩如煙海的評論語句進行快速查詢和統(tǒng)計，意見挖掘技術應運而生。
　　 意見挖掘是當前自然語言處理的研究熱點，它幫助人們在大量產品評論中快速定位需要尋找的相關產品意見。意見由四個元素組成，即主題、持有者、陳述、情感。這四個元素之間存在著內在的聯(lián)系，即意見的持有者針對某主題發(fā)表了具有情感的意見陳述。
　　 在這四個元素中，主題的抽取可謂是重中之重。準確又快速地定位網(wǎng)絡客戶評論的主題(即評價對

3、象)，這是正確進行情感分析的基礎，這也是意見挖掘系統(tǒng)準確率的保證。只有正確抽取評價對象，意見挖掘的結果才會準確可信。
　　 本文使用了網(wǎng)絡中的中文產品評論(電腦類)作為實驗數(shù)據(jù)來源，著重研究了意見挖掘中的評價對象抽取任務。
　　 本文從一個新的角度來考慮：一、抽取的評價對象符合抽取規(guī)則，但是并不一定與主題相關；二、即使與主題相關，但未必是主觀句中的評價對象。本文不需要建立任何詞典，也不需要進行主客觀句的分析，只需要利用中