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摘要
面对汽车评论中对各项指标情感分类分析的需求，本研究提出了两部分任务：一是识别汽车评价对象并抽取情感要素；二是进行基于情感知识增强的情感分类分析。本文借助点互信息方法（PMI），探究对象词语与情绪词语的联系，进一步运用文本情感要素分析方法，构建了一种基于情感知识增强的汽车评论对象级情感分析模型（OLSCA）。该模型首先采用PMI方法确定汽车评价关键指标与情绪词语极性的关系，接着通过自动情感词语掩盖及情感对象预测分析，形成词语、词语极性、对象级情感关系三部分的预测目标，生成针对标记对象的情感分类结果。实验证明，OLSCA在汽车评价领域对短文本评论进行情感分类分析，相较于传统文本语义情感分析有更大实际价值，有助于根据用户评价意图，全面构建汽车综合评价体系。
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