评价对象与观点内容的提取是观点挖掘中至关重要的任务。在本研究中，我们提出了一个基于树结构长短期记忆网络（Tree LSTM）结合条件随机场（CRF）的联合模型，用于抽取评价对象和观点内容。对评论句进行依存句法分析，这一步可以参考《基于序列标注的中文依存句法分析方法》的相关研究查看详情。我们根据句子的依存分析树构建Tree LSTM，并设计了树结构下LSTM单元的计算方法。这种方法在依存句法分析中表现优异，可参考《基于依存句法分析的中文语义角色标注》的详细描述深入了解。

然后，将Tree LSTM的输出作为CRF的输入进行序列标注，从而实现评价对象与观点内容的抽取。为了进一步理解这一过程中的技术细节，您可以参考相关的代码实现，如《依存句法分析代码.py》代码下载和《自然语言处理中英文句法分析与依存句法分析文本和代码》资源获取。最终，我们在SemEval Challenge 2014任务4的数据集上验证了模型性能，结果表明，评价对象和观点内容的抽取在餐馆领域和笔记本电脑领域的平均F1值分别达到了86.76%、83.22%和79.86%、80.42%。

实验结果表明，设计的Tree LSTM不仅能够有效地学习词语之间的层次关系，而且结合CRF的联合模型还克服了传统CRF模型依赖于特征工程的缺点。关于依存句法分析的更多信息，您还可以查阅《中文复杂名词短语依存句法分析》更多阅读和《结合全局向量特征的神经网络依存句法分析模型》详细内容。这些资源能够为您的研究提供有力的支持。