[发明专利]一种情感词与评价对象的关系识别方法

摘要

一种情感词与评价对象的关系识别方法，其主要步骤为制作语料、训练条件随机场模型、抽取情感词和评价对象、构成情感词和评价对象候选组、训练最大熵分类器、测试最大熵分类器、实际应用。本发明能充分考虑情感词和评价对象的关系，使用了最大熵分类器并结合了多种特征去识别条件随机场模型抽取出的情感词和评价对象候选组是否有对应关系，获得了良好的识别效果。实验证明本发明提出的一种情感词与评价对象的关系识别方法可以取得较好的效果，适合应用到实际问题中。

主权项

一种情感词与评价对象的关系识别方法，其特征在于，包括：a)制作语料：抽取一段中文文本作为语料，进行分词处理和词性标注，获得每个词的词性，在分词后的中文文本中人工标注出句子中对应的情感词和评价对象；b)训练条件随机场模型：将标注好的语料分成三个部分，选取其中第一部分语料作为训练集，训练得到一个条件随机场模型；c)抽取情感词和评价对象：使用所述条件随机场模型，分别抽取第二部分语料和第三部分语料中的情感词和评价对象，得到结果文件S1和S2；d)构成情感词和评价对象候选组：将所述S1和S2中每个句子里抽取出的情感词和评价对象两两组合，构成情感词‑评价对象候选组，将情感词与评价对象的关系识别建模为二元分类问题；e)训练最大熵分类器：首先从所述S1所得的情感词‑评价对象候选组中选取存在对应关系的正确组作为所述最大熵分类器的正训练样例，抽取该情感词和评价对象的特征构成分类器的正例训练样本；然后从所述S1所得的情感词‑评价对象候选组中选取不存在对应关系的候选组作为分类器的负训练样例，抽取情感词和评价对象的特征构成分类器的负例训练样本；最后，通过训练得到所述最大熵分类器；f)测试最大熵分类器：使用所述S2中的情感词和评价对象对上述最大熵分类器进行测试；g)实际应用：使用所述的条件随机场模型抽取待抽取的目标中文文本中的情感词和评价对象，使用所述的最大熵分类器对抽取的情感词和评价对象进行判断，即识别出所述的情感词和评价对象的关系。