刘培玉，荀 静，费绍栋，朱振方

(1. 山东英才学院 信息工程学院,山东 济南 250104;2. 山东师范大学 信息科学与工程学院,山东 济南 250014;3. 山东交通学院 信息科学与电气工程学院,山东 济南 250357)

基于隐马尔可夫模型的主观句识别

刘培玉1,2，荀 静2，费绍栋2，朱振方3

(1. 山东英才学院 信息工程学院,山东 济南 250104;2. 山东师范大学 信息科学与工程学院,山东 济南 250014;3. 山东交通学院 信息科学与电气工程学院,山东 济南 250357)

文本情感倾向分析是意见挖掘和情感文摘中的一个重要环节，而在情感倾向分析中涉及到的是主观性文本，这就需要进行主客观文本分类。当前的主客观文本分类方法主要是基于特征词典的概率统计方法，并没有考虑特征之间的语法与语义关系。针对该问题，该文提出一种基于隐马尔可夫模型(HMM)的主观句识别方法。该方法首先从训练语料中抽取具有明显分类效果的七类主客观特征，然后每个句子应用HMM进行特征角色类别标注，并依据标注的结果计算句子的权重，最终识别主观句。该方法在第六届中文倾向性分析评测任务中能够有效地识别主观句。

隐马尔可夫模型；特征标注；主观句识别

1 引言

随着互联网的发展，在论坛、微博和博客等各个在线交流平台上都存在大量的与当前热点话题或事物及其属性相关的评论信息，在进行情感倾向分析之前对主客观文本进行分类不仅可以提高情感分析的准确率还可以减少算法时间复杂度。文本情感倾向分析[1]是意见挖掘和情感文摘中的一个重要环节，而在情感倾向分析中涉及到的是主观性文本，这就需要进行主客观文本分类，从而提取给定文本中的带有情感倾向的主观信息，去除客观信息。……