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社交網(wǎng)絡(luò)評論文本存在評論主題缺失或情感特征缺失的問題，無法保證觀點(diǎn)檢測的性能，對此提出了建立實(shí)體情感演化貝葉斯置信網(wǎng)的方法。通過提取名詞、動(dòng)賓短語、動(dòng)名詞復(fù)合型定中結(jié)構(gòu)短語三種域相關(guān)實(shí)體，提取域相關(guān)情感特征，用可變關(guān)聯(lián)強(qiáng)度作為網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)的約束條件，建立2階依賴擴(kuò)展貝葉斯網(wǎng)絡(luò)，刻畫實(shí)體、觀點(diǎn)及情感特征的依賴關(guān)系，再通過實(shí)體及情感特征對觀點(diǎn)極性進(jìn)行推斷。實(shí)驗(yàn)在自然語言處理與中文計(jì)算2016（NLP＆CC2016）評測訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的F值平均達(dá)70. 8qo，F(xiàn)AVOR和ACAINST兩類正確率分別比僅包含情感特征的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分類方法提高4.1個(gè)百分點(diǎn)和3.1個(gè)百分點(diǎn)。在5個(gè)Target評論測試集上的平均Micro-F為62. 3qo，優(yōu)于該評測的平均水平。
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