%0 Journal Article %A 顾春华 %A 蒋润 %A 阮彤 %T 基于Tri-training的评价单元识别 %D 2014 %R 10.11772/j.issn.1001-9081.2014.04.1099 %J 计算机应用 %P 1099-1104 %V 34 %N 4 %X

评价单元的识别是情感倾向性分析中重要的一步,但由于标注语料匮乏,大多数研究集中在用人工构建规则、模板来识别评价单元的方法上。为了减轻标注训练语料的工作,同时进一步挖掘未标记样本的信息,提出一种基于协同训练机制的评价单元识别算法,以利用少量的已标记样本和大量的未标记样本来提高识别性能。该算法利用Tri-training的思想,将支持向量机(SVM)、最大熵(MaxEnt)以及条件随机场(CRF)三个不同分类器组合成一个分类体系,对生成的评价单元候选集进行分类。将Tri-training的算法思想应用于实验来对比采用单一分类器的方法,结果表明,该算法能够有效地识别主观句中的评价单元。

%U http://www.joca.cn/CN/10.11772/j.issn.1001-9081.2014.04.1099