基于LSTM的解釋性意見要素識別方法研究與實現(xiàn).pdf_第1頁
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文檔簡介

1、在產(chǎn)品評論中，人們往往會針對某一屬性作出評價，而意見解釋信息會對評價進行解釋，幫助其他消費者和商家更好的了解該產(chǎn)品。所以，解釋性意見要素是評論中最重要的部分。解釋性意見要素識別是自然語言處理領域亟待解決的問題之一。
　　本文面向中文產(chǎn)品評論，在LSTM方法框架下研究產(chǎn)品屬性、評價和意見解釋的識別問題。具體地，本文將從以下三個方面進行研究:
　　(1)解釋性意見要素語料庫的構建:本文構建了手機和酒店兩個領域的解釋性意見要素語料

2、庫，并且通過對手機和酒店評論文本進行分析，給出解釋性意見要素的定義，詳細分析不同領域中屬性、評論和意見解釋的數(shù)量、分布等信息。
　　(2)基于LSTM解釋性意見要素識別方法研究:本文針對解釋性意見要素識別任務，采用基于LSTM的方法，在此基礎上融入卷積操作，獲取更多的輸入信息。并且將LSTM的輸出投入到CRF，通過解碼得到最終標簽序列。
　　(3)解釋性意見要素識別系統(tǒng)實現(xiàn):本文應用基于LSTM的方法訓練出一個適合解釋性意見

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