【摘 要】
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论辩挖掘是一项研究如何从自然语言文本中自动提取出论辩结构的技术。将论辩挖掘技术应用于用户评论中有着巨大的前景:比如应用于推荐系统中，通过分析用户评论给出可解释的推
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论辩挖掘是一项研究如何从自然语言文本中自动提取出论辩结构的技术。将论辩挖掘技术应用于用户评论中有着巨大的前景:比如应用于推荐系统中，通过分析用户评论给出可解释的推荐;应用于舆情监控中，可以辅助决策者了解舆论变化的趋势及原因。然而，论辩挖掘作为一项比较新的技术，由于论辩结构标注的争议性本质，目前面临的最大困难就是标注语料库不足的问题，面向论辩挖掘的中文标注语料库更是尚未出现。 为了解决上述问题，本论文提出了使用众包技术建立第一个面向论辩挖掘的中文酒店评论语料库的目标。众包技术克服了传统聘请专家标注建库方式成本高、速度慢、规模小的缺点，能在短时间内建成大规模的标注语料库，以解目前语料库缺乏的燃眉之急。 本论文的贡献主要有三点:第一，提出了适用于中文酒店评论的论辩结构模型，该模型可推广到其他类型及其他语言的用户评论中;第二，提出了一套针对标注任务的全新的众包机制，这给以后使用众包技术完成类似的标注工作提供了参考作用;第三，建成了首个中文论辩标注语料库，该语料库一共包含了4814个论辩组件，3243个情感极性的标注以及411个论辩关系的标注，且此语料库的标注质量可与专家标注的语料库质量相当。
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