摘要：评价搭配识别是评论挖掘的研究热点之一。针对现有方法存在的不足,通过对真实语料的观察和分析,提出了一种基于语法模板的评价搭配识别方法。该方法借助HowNet和语法分析等资源和工具,从大规模的真实评论语料中自动获取反映评价搭配规律的候选语法模板,对候选模板进行泛化和遴选,通过生成的模板识别待分析的评论句的搭配关系。在手机和数码相机两种电子产品领域上的对比实验验证了该方法是有效的。

摘要：目前针对法条预测的相关研究大都采用文本分类的思想,但模型构建过程都未考虑不同法条之间的从属关系或相似程度,因此对于易混淆法条预测效果普遍较差。针对现有方法在易混淆法条预测中存在的不足,提出基于分层学习的易混淆法条预测方法。将法条分为易区分法条和易混淆法条,按法条内容将易混淆法条组合为不同易混淆法条集并分别训练易混淆法条集预测模型,运用分层学习完成易混淆法条预测。在刑事案件的数据上进行实验,实验结果表明,该模型能较好解决易混淆法条预测问题,提高法条预测准确率。

摘要：针对现有的中文客户评论产品属性识别方法存在的不足,通过采用词法分析、句法分析、同义词词林等多项技术和资源,挖掘真实语料中蕴藏的语言知识,提出了一种基于模板的产品属性识别方法。该方法对评论语料进行词法、句法分析和人工标注,从标注结果中综合分析和归纳评论句的全局语言规则,提取属性词和评价词之间的词性和依存关系序列,借助同义词词林构建产品属性模板,使用属性模板识别产品属性。对比实验结果表明了提出方法的有效性。