I detta dokument presenterar vi en ny ram för att extrahera de ratabla aspekterna av objekt från online användarrecensioner. Utvinning av sådana aspekter är en viktig utmaning för automatisk utvinning av produktutlåtanden från webben och för att generera opinionsbaserade sammanfattningar av användarrecensioner [18, 19, 7, 12, 26, 34, 20]. Våra modeller är baserade på tillägg till vanliga ämnesmodelleringsmetoder som LDA och PLSA för att inducera multi-grain ämnen. Vi hävdar att multi-grain modeller är mer lämpliga för vår uppgift eftersom standardmodeller tenderar att producera ämnen som motsvarar globala egenskaper hos objekt (t.ex. varumärket av en produkttyp) snarare än de aspekter av ett objekt som tenderar att värderas av en användare. De modeller vi presenterar inte bara extrahera ratable aspekter, men också gruppera dem i sammanhängande ämnen, t.ex., servitris och bartender är en del av samma ämne personal för restauranger. Detta skiljer den från mycket av det tidigare arbetet som extraherar aspekter genom termfrekvensanalys med minimal klusterbildning. Vi utvärderar multi-grain modeller både kvalitativt och kvantitativt för att visa att de förbättras betydligt på standard ämnesmodeller.
Arbetet i REF presenterade en multi-grain ämnesmodell för att extrahera de ratalable attribut från produktrecensioner.
Modeling Online Reviews with Multi-grain Topic Models
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}