情感分析与信息抽取技术详解

"宗成庆老师的《自然语言处理》第12章课件，主题涉及信息抽取与情感分析，探讨了情感信息抽取技术，包括观点持有者和评价对象的抽取，以及不同评测任务如TREC、NTCIR、COAE、CCFTCCI和TAC的情况。" 在自然语言处理领域，情感分析是一项关键的技术，它涉及到对文本中的情绪和态度的识别。课件中提到的情感信息抽取是一个细致入微的情感分析任务，它的目标是从文本中提取出具有价值的情感信息。这主要包括识别观点的持有者和评价的对象。 观点持有者是指文本中表达观点的主体，通常在新闻评论等情境中出现。抽取观点持有者的方法主要依靠非监督学习的启发式规则，这些规则往往建立在自然语言处理的基础之上。例如，通过命名实体识别（NER）和语义角色标注（SRL）来定位观点所属的实体。命名实体识别可以帮助识别出人名、组织名等可能的观点持有者，而语义角色标注则能揭示出句子中的主语、宾语等角色，进一步确定观点持有者。 评价对象的抽取则更侧重于找出文本中情感表达所指向的目标。这可以是对产品、服务或事件的评价。方法既包括非监督学习，也包括监督学习。非监督方法通常依赖于模式匹配和统计分析，而监督方法则需要有标记的数据来训练模型，以识别出情感评价的目标。 课件还提到了几个情感分析技术的评测活动，例如TREC主要关注英文文本中的观点信息检索，NTCIR组织了多语言倾向性分析任务，包括日、韩、英、中文文本的情感分类和观点持有者抽取。COAE是由中国中文信息学会信息检索专业委员会发起的中文评测，涵盖了情感词识别、观点句子抽取等任务。CCFTCCI的任务包括中文微博情感分析和词汇语义关系抽取。TAC则专注于知识库增长技术，涉及实体链接、槽填充和知识库扩展。 情感分析的需求源自于互联网上用户生成内容（UGC）的爆炸性增长，如博客、微博、商品评论和论坛等，这些内容中蕴含了大量的主观观点。因此，理解和分析这些观点对于信息提取、舆情监控、市场营销等领域至关重要。现有的文本分析方法，尽管有一定的应用，但在处理大量UGC数据时，仍面临挑战，这就催生了情感分析和观点挖掘技术的发展。