[发明专利]一种改进的基于双向传播的评价对象识别方法

权利要求书

1.一种改进的基于双向传播的评价对象识别方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

S1、获取一类产品的大量评论语料；

S2、使用依存句法工具对每条评论语料进行依存句法分析，并提取所有特定的依存关系对word_object,word_sentiment；

S3、利用种子情感词典，使用评价要素迭代识别算法对步骤S2提取的依存关系对word_object,word_sentiment进行迭代识别，直到收敛，得到候选评价对象集合CO和候选评价词集合CS；具体过程为：

步骤S31、初始化候选评价对象集合CO为空，候选评价词集合CS为空；

步骤S32、将依存关系对word_object,word_sentiment中属于种子情感词典中的词语word_sentiment加入到候选评价词集合CS中；

步骤S33、将候选评价词集合CS中的词语对应的且属于名词的word_object加入到候选评价对象集合CO中；

步骤S34、将候选评价对象集合CO中的词语对应的且属于形容词的word_sentiment加入到候选评价词集合CS中；

步骤S35、重复步骤S33和步骤S34，直到候选评价对象集合CO和候选评价词集合CS不再改变；

S4、从候选评价对象集合CO中提取词频大于阈值λ₁的词语作为准确评价对象，从候选评价词集合CS中提取词频大于阈值λ₁的词语作为准确评价词，其中所述词频为候选评价对象或候选评价词在依存关系对word_object,word_sentiment中出现的次数；

S5、利用word2vec、关联规则和PMI-IR对步骤S4中剩余的候选评价对象进行抽取，得到最后的准确评价对象集合O；具体过程为：

步骤S51、对步骤S1获得的大量评论语料使用开源word2vec工具进行word2vec训练，得到每个词语的词向量，词向量的形式为[w_i1,w_i2，…w_ik…，w_im]，其中w_ik为第i个词语的词向量第k维的值，m为词向量的维数；

步骤S52、遍历步骤S4中剩余的候选评价对象，基于步骤S51训练得到的词向量，将与准确评价对象的词向量相似度大于阈值λ₂的评价对象加入到准确评价对象集合O中；

步骤S53、基于步骤S2得到的依存关系对word_object,word_sentiment对步骤S4中剩余的候选评价对象和步骤S52得到的准确评价对象集合O进行关联规则发现，得到关联规则object,sentiment集合，将其中的object加入到准确评价对象集合O中；

步骤S54、利用搜索引擎对包含低频候选对象和准确评价词的依存关系对计算PMI-IR值，将PMI-IR值大于阈值λ₃的依存关系对word_object,word_sentiment中的评价对象加入到准确评价对象集合O中。

2.根据权利要求1所述的一种改进的基于双向传播的评价对象识别方法，其特征在于：步骤S1中，所述一类产品是指电子商务和虚拟产品网站上的产品，步骤S2中，所述依存句法工具为中文处理工具LTP，步骤S3中，所述种子情感词典为正负评价词典。

3.根据权利要求1所述的一种改进的基于双向传播的评价对象识别方法，其特征在于：步骤S2中，所述特定的依存关系对是满足SBV、VOB、ATT和CMP四种句法关系的依赖词对word_object,word_sentiment。

4.根据权利要求1所述的一种改进的基于双向传播的评价对象识别方法，其特征在于：步骤S4中，所述阈值λ₁的取值范围为：λ₁∈N，此处取λ₁＝10。