词对齐模型在在线评论中提取观点目标与观点词的新方法

"这篇研究论文探讨了一种基于词对齐模型的方法，用于从在线评论中同时提取意见目标和意见词，这是细粒度情感分析的关键任务。该模型旨在通过识别词之间的观点关系来提高准确度，尤其对于长跨度的关系表现更优，并能减轻处理非正式在线文本时语法解析错误的影响。" 在当前的互联网环境中，大量的在线评论提供了丰富的用户观点，这些观点涵盖了产品、服务等多方面的反馈。然而，如何有效地从这些评论中自动提取出关键的意见目标（即评论者关注的对象）和意见词（表达评价的词汇），是信息抽取和情感分析领域的一大挑战。本文提出了一种新颖的半监督词对齐模型，以解决这一问题。 传统的近邻规则方法往往依赖于相邻词汇的共现来识别观点关系，但这种方法在处理复杂、长距离的观点关联时可能会失效。而句法分析方法虽然可以捕获结构信息，但对非正式文本中的解析错误敏感，这在处理网络语言时是个显著的问题。 该词对齐模型引入了一个基于图的协同排名算法，用于估计每个候选关系的置信度。通过对评论中的词汇进行对齐，模型能够更精确地捕捉到观点间的关联，不仅包括短距离的关联，还特别强化了对长跨度关系的识别能力。此外，与传统的无监督对齐模型相比，该模型由于利用了部分监督信息，因此在精度上有所提升。 实验结果表明，该模型在提取意见目标和意见词方面表现出色，特别是在处理包含复杂观点结构和非正式语言的在线评论时，能够有效缓解语法解析错误的影响，提高了提取的准确性。这为未来的情感分析和信息抽取系统提供了更高效、更精确的工具，有助于更好地理解用户的观点和情绪，为产品改进和服务优化提供数据支持。