Automatiskt generera produktrecensioner är en meningsfull, men inte välstuderad uppgift i känsloanalys. Traditionella naturliga språkgenereringsmetoder bygger i stor utsträckning på handgjorda regler och fördefinierade mallar. I detta dokument presenteras en uppmärksamhetsstärkt attribut-till-sekvens-modell för att generera produktrecensioner för given attributinformation, såsom användare, produkt och betyg. Egenskapen kodare lär sig att representera inmatningsattribut som vektorer. Sedan, sekvensen dekoder genererar recensioner genom att konditionering dess utdata på dessa vektorer. Vi inför också en uppmärksamhetsmekanism för att gemensamt generera granskningar och anpassa ord till indataattribut. Den föreslagna modellen är tränad end-to-end för att maximera sannolikheten för mål produktrecensioner med tanke på attributen. Vi bygger en offentligt tillgänglig dataset för översyn generation uppgift genom att utnyttja Amazon bok recensioner och deras metadata. Experiment på datasetet visar att vårt tillvägagångssätt överträffar baslinjemetoder och uppmärksamhetsmekanismen avsevärt förbättrar prestandan hos vår modell.
REF föreslog en attribut-till-sekvens-modell för att generera produktrecensioner som använder kategoriska attribut.
Learning to Generate Product Reviews from Attributes
{'venue': 'EACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}