基于深度学习的隐性评价对象识别方法

摘要

cqvip:在线评论文本具有口语化的特点,其评价词缺少对应的评价对象,影响了细粒度情感分析的效果。为此,提出一种利用深度学习自动识别评价对象的方法。设计研究领域的文本序列标注规范,在对评论语料分词后,进行评价词与评价对象的命名实体标注,得到单词序列、词性序列和标注序列。将单词序列、词性序列转为神经网络语言模型的词向量,并用循环神经网络进行训练,采用条件随机场(CRF)输出评价对象标签,得到缺失的评价对象。实验结果表明,与单一CRF模型相比,BiLSTM+CRF模型和BiGRU+CRF模型的识别效果较好,BiGRU+CRF模型的 F 1值最高可达0.84。