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在線評論文本具有口語化的特點，其評價詞缺少對應的評價對象，影響了細粒度情感分析的效果。為此，提出一種利用深度學習自動識別評價對象的方法。設計研究領域的文本序列標注規(guī)范，在對評論語料分詞后，進行評價詞與評價對象的命名實體標注，得到單詞序列、詞性序列和標注序列。將單詞序列、詞性序列轉(zhuǎn)為神經(jīng)網(wǎng)絡語言模型的詞向量，并用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡進行訓練，采用條件隨機場（CRF）輸出評價對象標簽，得到缺失的評價對象。實驗結果表明，與單一CRF模型相比， BIL STM+CRF模型和 BIRU+CRF模型的識別效果較好， BIRU+CRF模型的F1值最高可達0.84。
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