【摘 要】
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观点检索任务需要为每个用户查询返回一个文档列表,要求列表中的每篇文档表达了对当前查询主题的某种观点,并依据它们对查询主题的情感程度进行排序。目前,在微博数据(比如推
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观点检索任务需要为每个用户查询返回一个文档列表,要求列表中的每篇文档表达了对当前查询主题的某种观点,并依据它们对查询主题的情感程度进行排序。目前,在微博数据(比如推特数据)上的情感分析工作越来越普遍。通常情况下,微博数据富含互联网用户观点信息。 本文首先提出将推特数据作为一种外来辅助数据,并探讨利用该数据提高观点系统效果的有效性。采取了三种不同的方法(查询扩展、查询相关的情感词词典和基于相似度的重排策略)来验证推特数据在观点检索任务上的有效性。在观点检索任务标准评测数据集(BLOG06数据集)上的实验结果表明,推特数据集能够有效改善观点检索系统的性能。另一方面,计算查询相关情感得分是观点检索任务的一个关键步骤。当前的流行方法主要依赖于情感词与查询词之间的距离信息。在本文中,为了获取更加准确的查询相关情感得分,我们提出在概率语言模型中融入语法和语义信息的全新计算方法。该方法基于树核技术利用句子的语法树信息来评估句子内情感词与名词之间的修饰概率。此外,该方法分别基于词网和概率主题模型来评估名词与当前查询之间的语义相关度。与基于距离信息的方法比较,在BLOG06数据集与TREC提供的标准相关基线上的实验结果表明我们提出的方法是有效的,优于基于距离的方法。
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