基于语义和句法的评论对象抽取新方法：提升情感分析准确性

本文主要探讨了"基于语义和句法依存特征的评论对象抽取研究"这一主题，针对情感分析中的关键任务——评价对象抽取，研究人员提出了创新的方法。首先，他们利用语义词典，从评论对象的类别角度出发，引入了七种新的语义特征，这些特征旨在更准确地理解和识别评论中的评价目标。这些特征考虑到了评价对象与评价词之间的语义相似性和相关度，通过计算方法提升抽取的准确性。 文章强调了评价对象和评价词之间的句法依存关系，因为这种关系反映了词语间的语法联系和逻辑顺序。为了进一步增强抽取的精度，作者将句法依存分析与评价词的情感倾向结合起来，设计了句法情感依存特征抽取方法。这种方法特别关注那些表达明显情感倾向的词，同时忽略无情感或微弱情感色彩的词的句法关联，从而避免了情感判断的模糊性。 实验部分采用条件随机场模型，在SEMEVAL比赛的三个领域数据集上进行了测试。结果显示，新提出的语义特征和句法情感依存特征组合的F1分数显著优于比赛中的限制性和非限制性系统，分别平均提高了3.78%和2%，这有力地证明了所提特征的有效性和对提高评价对象抽取性能的积极影响。 因此，这篇研究论文的核心内容围绕着如何通过融合语义和句法信息，特别是情感依存特性，来优化评论对象的自动抽取过程，以提升情感分析的精度。这对于理解和解析网络评论、产品评价等大量文本数据具有实际应用价值。