语义特征提升评价对象抽取与极性判定准确性

本文主要探讨了语义特征在评价对象抽取和极性判定中的关键作用，发表于2014年的《北京大学学报(自然科学版)》第50卷第1期。作者周红照等人提出了一种系统的方法来识别和利用7类与评价对象抽取相关的语义特征，包括评价触发词（如"好"或"差"）、评价消解词（如"其实"，用于弱化或加强评价）、评价对象绝缘词（区分主体和客体）、后指动词（指示评价对象的动作）、前指动词（指示评价的来源或时间）、心理动词（表达情感态度）以及指向定语的评价名词。这些特征有助于理解和解析文本中的评价信息。 另外，文章还涉及5类与极性判定相关的语义特征：褒义性名词（如"优秀"）、贬义性名词（如"糟糕"）、语义偏移型名词（词义偏离常规评价）、度量衡形容词（如"高"或"低"，表示程度）和语义构式（如"非常"强化评价）。这些特征帮助识别文本中的主观倾向，并对评价的情感色彩进行精确评估。 文章强调了引入语义特征在评价对象抽取任务中的必要性，因为它们能够提供额外的上下文信息，增强模型的语义理解能力。通过实验证明，这些语义特征的使用显著提高了评价对象抽取和极性判断的准确性，对于自然语言处理领域的文本分析具有实际应用价值。 关键词如"语义特征"、"评价对象抽取"和"极性判定"揭示了论文的核心关注点，而中图分类号TP391则表明了该研究属于计算机科学与技术领域，特别是自然语言处理的范畴。这篇文章为深入理解和改进文本情感分析算法提供了重要的理论依据和技术支持。