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上海交通大学硕士学位论文
基于特定领域的汉语句子意见挖掘
学校:上海交通大学
院系:电子信息与电气工程学院计算机系
学科专业:计算机应用技术
研究方向:意见挖掘
研究生:李林琳
导师:姚天昉

二〇〇八年一月
上海交通大学
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日期: 年月日
上海交通大学
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日期: 年月日日期: 年月日
摘要
基于特定领域的汉语句子意见挖掘

摘要

英特网上的信息与日剧增,蕴藏着巨大的信息量。对产品的各种评
价出现在各大论坛、电子公告板以及门户网站上,厂商需要了解顾客使
用其产品的反馈意见,潜在的购买者也需要做出是否购买某个产品的决
定。因此,意见挖掘技术应运而生。本文实现了一个基于领域的汉语句
子意见挖掘系统(OMS)。该系统主要解决了意见挖掘问题中的主题识
别、陈述定界和极性分析三个子问题。系统主要包含基于模式匹配的陈
述选择模块和基于核函数的意见分析模块。在陈述选择模块中,我们提
出了基于SPD n 与SND n 特征选择的单一/混合意见句识别算法,介绍了基
于汽车本体的主题抽取的过程,并说明了混合意见倾向句陈述的细颗粒
度分析方法。我们提出了基于“投影映射”规则的模式生成策略,以及
直接模式、结点模式、混合模式三种匹配策略。针对意见倾向分析模块
我们提出了基于核的意见分类思想,它通过计算输入陈述之间的极性相
似度对句子的极性进行识别。通过良好的核函数定义,基于核的方法能
够从上下文和句法层面捕获极性信息,从而可以提高分类的准确率。

关键词:意见挖掘,主题识别,陈述定界,意见倾向分析,陈述选
择模式,意见核函数
上海交通大学硕士学位论文
Abstract
OPINION MINING FOR CHINESE SENTENCE IN A
SPECIFIC DOMAIN

ABSTRACT

With the widely spread use of , a large amount of online
information is available. Lots of research focus on data mining of such
information resource. However, recent years have seen rapid growth in
review sites where the obvious feature of posted articles is their sentiment,
or overall opinion towards the subject matter, which leads to the born of
Opinion Mining. In this paper, we design and implement an Opinion Mining
System, named OMS, for domain-specific Chinese sentences. The system
aims to solve three typical problems in an opinion mining system, which are
topic identification, claim delimitation and polarity analysis. The system
contains two main modules that are Pattern-match based Claim Extraction
mod