Att upptäcka och sammanfatta åsikter från online-recensioner är en viktig och utmanande uppgift. En gemensamt antagen ram ger upphov till strukturerade sammanfattningar av översynen med aspekter och yttranden. Nyligen har ämnesmodeller använts för att identifiera meningsfulla granskningsaspekter, men befintliga ämnesmodeller identifierar inte aspektspecifika åsiktsord. I det här dokumentet föreslår vi en MaxEnt-LDA-hybridmodell för att tillsammans upptäcka både aspekter och aspekterspecifika åsiktsord. Vi visar att med en relativt liten mängd träningsdata kan vår modell effektivt identifiera aspekter och åsikter samtidigt. Vi visar också vår modells domänanpassningsförmåga.
REF samlar gemensamt både funktions- och åsiktsuttryck inom ämnesmodeller genom att utöka befintliga ämnesmodeller.
Jointly Modeling Aspects and Opinions with a MaxEnt-LDA Hybrid
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}