於內容言，本研究主要貢獻可分為三部份：
(1) 語料標記
於詞內層次，本研究產生了一組質量均備之標記語料，可供分析及實驗之 用；而於詞間層次，我們亦設計了一於語法分析樹上之標記方法，該標記 結果可直接用於預測與計算，亦可轉換為依存關係。
(2) 語料分析
以標記完善之語料為基礎，我們進一步分析標記結果。於詞內構詞分佈方 面，比較了本研究與其他研究團隊之標記異同，亦探討了本問題於標記者 間之信度；而詞間結構方面，本研究經語料分析後證實了用於意見表達之 結構有其特殊性，並仔細分析較常用於意見表達的依存關係種類。
(3) 結構預測
詞內層次方面，我們提出了一組特徵值，並以各種不同分類器進行分類實 驗，得到五類平均 F 分數約為 0.6 的效能；而於詞間層次，本研究一方面 指出了對意見分析較為有用之 14 種依存關係，另一方面亦就標記結果直 接於語法分析樹上進預測，並得到高精確度、低回收率之預測結果。
意見分析問題上，本研究之主要貢獻在於：提出「以語法結構改善意見分析 效能」之方法，並透過語料標記、分析、實驗，實際測試其效能。
未來展望方面，我們希望能更細節地使用語法結構資訊，並以加入語義資訊
之方式輔助意見結構擷取，以期能更大幅度地改善意見分析之效能。
本研究發表於 EMNLP 2009：Ku, Lun-Wei, Huang, Ting-Hao and Chen, Hsin-Hsi.
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8. 附錄 A：常用譯名對照表
英文 本文主要譯詞 別名或簡稱
4-fold cross-validation 4 疊交叉驗證 4 疊交叉效度、4 折交叉效度 character (中文)字
CRF 條件隨機域 條件隨機場
data sparse 資料空缺 資料稀疏
dependency relation 依存關係 依賴關係、依靠關係 dependency tree 依存關係樹 依存樹、依賴樹
feature 特徵值 特徵
micro-average 微觀平均
morpheme 語素 詞素
parsing 剖析 語法剖析
Penn Treebank 賓州大學樹庫 賓大樹庫 primary key 主鍵 主索引值
sense 義項 義條
SVM 支援向量機 支撐向量機、支持向量機、支量機
word (中文)詞
9. 附錄 B：未使用之賓大樹庫句子清單
FID SID 原因
40 488 兩棵樹
112 1507 兩棵樹 139 1899 兩棵樹 307 3884 兩棵樹 307 3886 兩棵樹 437 4681 兩棵樹 672 6885 兩棵樹 733 7663 兩棵樹 787 8407 兩棵樹 792 8447 兩棵樹 793 8482 兩棵樹 794 8498 兩棵樹 828 9014 兩棵樹 845 9275 兩棵樹 855 9426 兩棵樹 877 9758 兩棵樹 877 9760 兩棵樹 1042 12973 兩棵樹 1048 13373 兩棵樹 1078 15129 兩棵樹