基于NER、触发词与依存句法分析的言论抽取

言论抽取技术简介

言论抽取（Opinion Mining），又称情感分析（Sentiment Analysis），是自然语言处理（NLP）领域中的一个重要分支，主要用于从文本中自动提取和分析情感信息。随着社交媒体、电子商务和在线评论的兴起，言论抽取技术变得越来越重要，因为它能够帮助企业和研究人员理解公众对产品、服务、事件或话题的情感态度。

言论抽取的基本概念

言论抽取技术通常包括以下几个核心任务：

• 情感分类：将文本分类为正面、负面或中性。例如，将一条产品评论分类为“喜欢”或“不喜欢”。
• 观点检测：识别文本中的主观表达，即包含情感或意见的部分。
• 情感强度分析：评估情感的强度或极性。例如，一条评论可以是“非常喜欢”或“有点喜欢”。
  观点目标提取：识别情感所指向的具体对象。例如，评论中的“相机性能很好”，情感对象是“相机性能”。

言论抽取的技术方法

• 基于词典的方法：这种方法依赖于预定义的情感词典，通过匹配文本中的词汇与词典中的情感词条，来判断文本的情感倾向。这种方法简单直接，但在处理复杂的句子结构和隐含情感时可能效果有限。
• 机器学习方法：基于特征工程和传统的机器学习算法（如SVM、Naive Bayes）进行情感分类。通过提取文本特征（如词袋模型、TF-IDF），将文本表示为向量，然后训练分类器进行情感预测。
• 深度学习方法：近年来，深度学习在言论抽取中的应用越来越广泛，特别是基于神经网络的模型（如LSTM、GRU）和预训练模型（如BERT、GPT）。这些模型能够自动学习文本的语义和情感特征，从而在情感分类和目标提取任务中表现出色。

代码实现

本人采用ner+触发词+依存句法分析定位需要提取的句子。
具体结果如下：

测试文本： 据央视新闻客户端消息，当地时间9月28日，据美国有线电视新闻网报道，\由美国共和党领导的众议院监督与问责委员会当日就针对美国总统拜登的弹劾调查举行首次听证会。听证会将重点讨论有关总统拜登的宪法和法律问题，并有三名证人作证。众议院监督与问责委员会主席詹姆斯·科默表示，众议院监督委员会当日将审查大量证据，“揭露乔·拜登的腐败和滥用公职行为”，证据包括“电子邮件、短信、银行记录和拜登商业伙伴的证词等”。据悉，弹劾调查的核心焦点为总统拜登之子亨特·拜登的商业交易，但迄今为止没有公开证据表明总统拜登个人从中收到过任何金钱。美国宪法赋权国会以叛国、受贿和“其他严重政治罪行和轻微不当行为”弹劾包括总统在内的联邦官员。弹劾总统需要众议院以过半支持通过弹劾条款，以及参议院以三分之二以上支持予以批准。弹劾调查是众议院就弹劾条款表决前的正式程序。国会参议院迄今从未经弹劾程序罢免过任何总统。随着共和党籍前总统唐纳德·特朗普任内两次受众议院弹劾，美国党争越演愈烈，原本罕见的弹劾总统事件如今在美国也司空见惯。美联社报道，众议院监督与问责委员会共和党籍主席詹姆斯·科默多次宣称拜登家族涉嫌利用影响力不当牟利，但无法直接把拜登本人与不法行为相关联。共和党人一个主攻方向是联邦调查局提供的未经核实的线报，指认拜登出任副总统时曾收取乌克兰能源巨头布里斯马公司贿赂，作为交换，拜登施压乌克兰政府解雇其总检察长。亨特当时任布里斯马董事。这一事件也致特朗普2019年因被曝向乌方索要拜登和亨特相关黑料而遭民主党把持的众议院首次弹劾。就拜登受贿指认，民主党人给出多条辩护理由，包括司法部在特朗普任内受命调查过8个月却无果而终。分析人士指出，随着2024年美国总统选举的竞选活动展开，民主、共和两党相互攻讦不断加码，指责和攻击目标指向拜登、特朗普等主要竞选人，美国政治撕裂、政治极化进一步加剧。
person：
詹姆斯·科默
say：
表示
众议院监督委员会当日将审查大量证据，“揭露乔·拜登的腐败和滥用公职行为”，证据包括“电子邮件、短信、银行记录和拜登商业伙伴的证词等”。
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詹姆斯·科默
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宣称
拜登家族涉嫌利用影响力不当牟利，但无法直接把拜登本人与不法行为相关联。
person：
分析人士
say：
指出
随着2024年美国总统选举的竞选活动展开，民主、共和两党相互攻讦不断加码，指责和攻击目标指向拜登、特朗普等主要竞选人，美国政治撕裂、政治极化进一步加剧。
[{'詹姆斯·科默': ('表示',
             '众议院监督委员会当日将审查大量证据，“揭露乔·拜登的腐败和滥用公职行为”，证据包括“电子邮件、短信、银行记录和拜登商业伙伴的证词等”。',
             '对应文中第3句')},
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 {'分析人士': ('指出',
         '随着2024年美国总统选举的竞选活动展开，民主、共和两党相互攻讦不断加码，指责和攻击目标指向拜登、特朗普等主要竞选人，美国政治撕裂、政治极化进一步加剧。',
         '对应文中第15句')}]

原文地址：https://blog.csdn.net/zhanghan11366/article/details/140585240

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