Utdragande yttrande uttryck från text är vanligtvis formuleras som en token-nivå sekvens märkning uppgift hanteras med villkorliga slumpmässiga fält (CRFs). CRF är dock inte lätt att modellera potentiellt användbar information på segmentsnivå som syntaktisk struktur. Därför föreslår vi en semi-CRF-baserad strategi för den uppgift som kan utföra sekvensmärkning på segmentsnivå. Vi utökar den ursprungliga semi-CRF-modellen (Sarawagi och Cohen, 2004 ) för att möjliggöra modellering av godtyckligt långa uttryck samtidigt som de redovisar sin troliga syntaktiska struktur när de modellerar segmentgränser. Vi utvärderar prestanda på två åsikter extraktion uppgifter, och i motsats till tidigare sekvens märkning metoder för uppgiften, undersöka nyttan av segmentnivå syntaktiska parse funktioner. Experimentella resultat visar att vårt tillvägagångssätt överträffar de senaste metoderna för båda yttrandenas uppgifter.
REF använde en segment-nivå sekvensetikett baserad på semi-CRFs med rika fras-nivå syntaktiska funktioner.
Extracting Opinion Expressions with semi-Markov Conditional Random Fields
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}