CRFs商品评论信息的观点抽取及其分类研究(4)
③ 评价观点抽取研究
考虑借助CRFs模型，结合本体对商品评论信息中的观点进行抽取研究。根据评价对象和评价词的自身特征以及它们在评论句中的特征，使用CRFs进行建立识别模型，并根据训练测试的结果，不断改进评价对象和评价词的识别模型。评论的观点是指评价对象以及修饰其的评价词，因而抽取评论观点的核心是获得评论中的评价对象以及相应的评价词。借助自然语言处理领域的句法分析方法，整理归纳商品评论信息中观点的生成模式，构建评价对象和评价词的匹配规则。最后利用机器学习的思想，结合构建的匹配规则，借助中文分词技术匹配出评论居中的评价对象和评价词，最终得出评论中的评价观点。
④ 评论观点分类研究
用户的语言习惯因人而异，商品评论中抽取出的评论观点也呈现多样化的特征。评论观点分类是指根据评论观点的语义特征，对语义相近的评论观点进行汇总。观点是有评价对象和评价词构成的，按照评价对象在本体中的体系，对观点进行层次分类；按照评价词的语义特征，对相近语义的评价词进行合并汇总。