利用Stanford Parser进行中文观点抽取(附代码)
来源:互联网 发布:苹果手机查看mac地址 编辑:程序博客网 时间:2024/05/21 18:32
问题:
所谓的观点抽取就是从文本中获取关于某个特征词的观点词语。特征词在句子结构中通常为主语或者宾语,从词性上看一般为名词或者形容词,而观点词通常为带有情感色彩的形容词或者副词。观点词的抽取在用户对产品评价分析中非常有用。
例如:在句子“卖家 的 服务 态度 不错 , 快递 也 很 迅速”这个句子中,“服务”和“快递”是两个描述卖家的特征词,而“不错”和“迅速”则是这两个词的观点词。
方法:
1.选择文本数据(数据源,如产品评论文本等)
2.对文本进行断句和分词
3.筛选相关句子(找出含有特征描述对象的句子,直接匹配)
5.语法分析(Stanford Parser)
6.抽取观点词(遍历stanford-parser生成的语法结构树,找到离特征词节点最近的观点词节点,具体参见下面代码)
代码:
这里给的代码直接略过了前面几步,输入为:分词后的句子和特征词,输出:该特征词的观点词。
package textAnalysis;
import java.io.StringReader;
import java.util.Iterator;
import java.util.List;
import edu.stanford.nlp.ling.HasWord;
import edu.stanford.nlp.parser.lexparser.LexicalizedParser;
import edu.stanford.nlp.process.Tokenizer;
import edu.stanford.nlp.trees.Tree;
import edu.stanford.nlp.trees.TreebankLanguagePack;
import edu.stanford.nlp.trees.international.pennchinese.ChineseTreebankLanguageP
public class DepedWordExtra {
}
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