【摘 要】
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针对传统粗粒度情感分析忽略具体评价对象,以及现有细粒度情感分析方法忽略无关评价要素的问题,提出结合条件随机场（CRF）和语法树剪枝的方法对产品评论进行细粒度情感分析。采
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61371116);湖南省自然科学基金资助项目(13JJ3046)
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针对传统粗粒度情感分析忽略具体评价对象,以及现有细粒度情感分析方法忽略无关评价要素的问题,提出结合条件随机场（CRF）和语法树剪枝的方法对产品评论进行细粒度情感分析。采用基于MapReduce的并行化协同训练（Tri-training）的方法对语料进行半自主标注,利用融合多种语言特征的条件随机场模型,获取评论中的评价对象和正负面评价词。通过建立领域本体和句法路径库实现语法树剪枝,对含有多个评价对象和评价词的文本,去掉无关评价对象的干扰,抽取出正确的评价单元,最后形成可视化产品报告。实验结果显示,提出的方法
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