【摘 要】
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针对中文在线评论中语言不规范以及多样性导致评价对象识别错误的问题，提出基于词性特征与句法分析的商品评价对象提取方法。根据中文语言特点，利用形容词、副词、动词的词性特
【机 构】
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辽宁工程技术大学软件学院,辽宁工程技术大学系统工程研究所
【基金项目】
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国家自然科学青年基金资助项目“二向性反射分布函数的先验知识耦合式融合方法研究”(61401185);辽宁省高等学校杰出青年学者成长计划基金资助项目(LJQ2012027);辽宁省教育厅一般基金资助项目(L2013131,L2013133)
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针对中文在线评论中语言不规范以及多样性导致评价对象识别错误的问题，提出基于词性特征与句法分析的商品评价对象提取方法。根据中文语言特点，利用形容词、副词、动词的词性特征构建规则提取评价词。通过子句序列的句法树结构提取候选评价对象并进行过滤。基于核心句法路径筛选评价搭配，以减少提取过程中引入的评价对象以及评价词噪声，从而提取出真正的评价对象。实验结果表明，引人句法树结构与核心句法路径使得商品评价对象识别的，值达到80％以上。
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