基于句法分析的评论观点提取技术

1、概述

随着互联网特别移动互联网带给人们的便利性应用，越来越多的生活场景可以在线完成，比如，网上购物、网上政务、互联网娱乐等等，那么，很多应用场景都会开放平台和用户的交互，比如，浏览新闻是可以基于新闻内容阐述个人观点，网上购物时可以对购买的物品进行评价。
那么，用户的交互式评论对平台相关内容的改进起到很大作用，然而，随着应用的普及，海量交互式评论的分析成为一种挑战，如何对评论进行自动化观点抽取成为必不可少的需求。

2、句法分析

在此，针对观点抽取，本文阐述基于句法分析的一种实现技术，在介绍观点抽取技术之前，先来了解下句法分析的技术。
句法分析是自然语言处理（NLP）中的关键底层技术之一，其基本任务是确定句子的句法结构或者句子中词汇之间的依存关系。
　　句法分析分为句法结构分析（syntactic structure parsing）和依存关系分析(dependency parsing)。以获取整个句子的句法结构或者完全短语结构为目的的句法分析，被称为成分结构分析（constituent structure parsing）或者短语结构分析（phrase structure parsing）；另外一种是以获取局部成分为目的的句法分析，被称为依存分析（dependency parsing）。
首先，来看下句子个成分间存在哪些依存关系，下面的列表列出了了依存关系及举例：

依存句法分析的前提假设：

（1）一个句子中只有一个成分是独立的，该成分定义为核心关系；
（2）句子的其他成分都从属于特定的成分 ；
（3）任何一个成分都不能依存于两个或两个以上的成分；
（4）如果成分A直接从属成分B，而成分C在句子中位于A和B之间，那么，成分C或者从属于A，或者从属于B，或者从属于A和B之间的某一成分；
（5）中心成分左右两边的其他成分相互不发生关系；

3、观点抽取

评论观点的构成一般如下图所示，评论观点一般是由评论主体和评论主体的属性构成，比如：“手机外观漂亮”，评论主体是“手机外观”，评论主体的属性是“漂亮”。

然而，评论主体和评论主体属性都是句法分析的成分，二者存在特定的依存关系，总结一套观点构成的规则集，结合句法依存关系实现评论观点的提取：

比如，针对文本“手机外观很漂亮”：

• 句法依存分析结果

1   手机	手机	n	n	_	2	定中关系	_	_
2	外观	外观	n	n	_	4	主谓关系	_	_
3	很	    很	    d	d	_	4	状中结构	_	_
4	漂亮	漂亮	a	a	_	0	核心关系	_	_
1
2
3
4

• 规则：
  依存关系为主谓关系，其中，评论主体为名词（n），评论主体属性为形容词（a）,

那么，基于规则集和依存句法分析结果可以提取观点：

外观漂亮

同时也可以基于此增加相关句法成分的修饰成分，比如，结合评论主体的修饰成分“定中关系”可以修正抽取的观点为：

手机外观很漂亮

在此，总结几条规则：

例如，文本的句法依存关系如下：

规则1

1   手机	手机	n	n	_	2	定中关系	_	_
2	外观	外观	n	n	_	4	主谓关系	_	_
3	很	    很	    d	d	_	4	状中结构	_	_
4	漂亮	漂亮	a	a	_	0	核心关系	_	_
1
2
3
4

手机外观很漂亮

规则2

1	美味	美味	n	n	_	3	定中关系	_	_
2	的	    的	    u	u	_	1	右附加关系	_	_
3	饭菜	饭菜	n	n	_	0	核心关系	_	_
1
2
3

饭菜美味

规则3

1	车内	车内	nl	s	_	2	定中关系	_	_
2	空间	空间	n	n	_	3	主谓关系	_	_
3	算	    算	    v	v	_	0	核心关系	_	_
4	比较	比较	d	d	_	5	状中结构	_	_
5	大	    大	    a	a	_	3	动补结构	_	_
1
2
3
4
5

空间比较大

规则4

1	动感	动感	n	n	_	3	状中结构	_	_
2	地	    地	    u	u	_	1	右附加关系	_	_
3	拍照	拍照	v	v	_	0	核心关系	_	_
1
2
3

拍照动感

4、参考文献

《统计自然语言处理》 宗成庆
《基于统计方法的汉语依存句法分析研究》 马金山