【摘 要】
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摘要：近年来，随着计算机移动技术和社会媒体的发展，微博已经成为一个热门的信息交流平台。由于微博平台数据量庞大，所以会导致提取带有用户观点的句子较为困难，如何提取出带有用户观点的句子也越来越受到关注。但是，目前的中文微博观点句提取方法都集中在使用句法分析与分类器，忽略了微博主观信息所具有的内容关联性。因此，该文将传统观点句识别方法与共现词相结合，提出了基于共现词的中文微博观点句识别算法。该文的研究内
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摘要：近年来，随着计算机移动技术和社会媒体的发展，微博已经成为一个热门的信息交流平台。由于微博平台数据量庞大，所以会导致提取带有用户观点的句子较为困难，如何提取出带有用户观点的句子也越来越受到关注。但是，目前的中文微博观点句提取方法都集中在使用句法分析与分类器，忽略了微博主观信息所具有的内容关联性。因此，该文将传统观点句识别方法与共现词相结合，提出了基于共现词的中文微博观点句识别算法。该文的研究内容包含以下几点：首先，利用主题模型对数据进行聚类分析，提取具有内容代表性的词语，组成共现词集合；然后，使用Stanford Parser句法分析工具对微博数据进行句法分析并且进行模板匹配，识别出较为明显的观点句；最后，使用共现词与2-POS[1]等特征，识别句法分析无法识别的观点句。
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本文采用了第五届中文倾向性分析评测会议（COAE2013）所提供的数据进行试验。
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