实体情感分析(实体层面情绪分析)

Question

自从过去1年以来,我一直致力于文档级别的情绪分析.文档级别情绪分析提供完整文档的情绪.例如 - " 诺基亚很好,但沃达丰吸引大量时间 " 这一文本会产生与之相关的负极性,因为它对诺基亚和沃达丰实体来说是不可知的.怎么可能获得实体层面的情绪,比如对诺基亚有利,对沃达丰有利？有没有研究论文为这些问题提供解决方案？

Answer 1

您可以尝试Aspect-level或Entity-level Sentiment Analysis.已经做了很多努力来找到关于句子方面的意见.你可以在这里找到一些作品.您还可以进一步深入地查看与特征(方面)提取相关的论文.这是什么意思？让我给你举个例子:

"屏幕质量很好,但电池寿命很短."

文档级情绪分析可能无法让我们真正意识到这个文档,因为我们在文档中有一个正面和一个负面的句子.但是,通过基于方面(方面级)的意见挖掘,我们可以分别找出文档中不同实体的感官/极性.通过进行特征提取,在第一步中,您尝试在不同的句子中找到特征(方面)(在这里" 屏幕质量 "或简称" 质量 "和" 电池寿命 ").之后,当您有这些方面时,您会尝试提取与这些方面相关的意见("质量"的"好"和"电池寿命"的"短").目标词(用户评论的那些词或实体),以及意见词的意见,关于目标词的陈述.

通过搜索我刚才提到的关键字,您可以更熟悉这些概念.

Answer 2

您可以查找实体及其核心要素，并具有简单的试探法，例如从最接近的情感项（可能是在依赖关系分析树中按距离最接近）而不是线性地给出每个实体的情感。所有这些步骤似乎都是一个开放的研究主题。

http://scholar.google.com/scholar?q=entity+identification

http://scholar.google.com/scholar?q=coreference+resolution

http://scholar.google.com/scholar?q=sentiment+短语

http://scholar.google.com/scholar?q=dependency+parsing