Det finns ett växande forskningsintresse för opinionsbildning eftersom onlineanvändarnas åsikter blir allt populärare i företag, sociala nätverk osv. Praktiskt taget är syftet med opinionshämtning att hämta dokument, som innebär åsikter eller kommentarer, som är relevanta för ett målämne som anges i användarens fråga. En grundläggande utmaning i opinionsbildningen är informationsrepresentationen. Befintlig forskning fokuserar på dokumentbaserade metoder och dokument representeras av bag-of-word. På grund av förlust av kontextuell information lyckas denna representation emellertid inte fånga upp den associativa informationen mellan ett yttrande och dess motsvarande mål. Den kan inte skilja mellan olika grader av ett känsloord när det är förknippat med olika mål. Detta i sin tur allvarligt påverkar opinionsundersökningarnas resultat. I detta dokument föreslår vi en meningsbaserad strategi som bygger på en ny informationsrepresentation, nämligen ordpar med ämnes-sentiment, för att fånga in kontextuell information mellan ett yttrande och dess mål. Dessutom anser vi att inter-sentence information för att fånga relationen mellan åsikterna i samma ämne. Slutligen kombineras de två typerna av information i en enhetlig grafbaserad modell, som effektivt kan rangordna dokumenten. Jämfört med befintliga metoder visade experimentella resultat på COAE08-datauppsättningen att vår grafbaserade modell uppnådde betydande förbättringar.
Löjtnant m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m för m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m m. REF använde strukturen för ämnes- och känsloordpar för att representera den kontextuella informationen om åsikter och målämnen.
A Unified Graph Model for Sentence-Based Opinion Retrieval
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}