I detta dokument studeras Aspect-based Opinion Summarization (AOS) av granskningar av särskilda produkter. I praktiken måste ett AOS-system ta itu med två grundläggande deluppgifter, utvinning av aspekter och klassning av känslor. De flesta befintliga metoder för aspekten extraktion, med hjälp av språklig analys eller ämnesmodellering, är allmänna för olika produkter men inte tillräckligt exakta eller lämpliga för vissa produkter. I stället tar vi ett mindre allmänt men mer exakt system, som direkt kartlägger varje översynsmening i fördefinierade aspekter. För att ta itu med aspekten kartläggning och känsloklassificering föreslår vi två Convolutional Neural Network (CNN) baserade metoder, kaskad CNN och multitask CNN. Cascaded CNN innehåller två nivåer av konvolutionsnätverk. Flera CNN på nivå 1 handlar om att kartlägga aspekter, och ett enda CNN på nivå 2 handlar om känsloklassificering. Multitask CNN innehåller också flera aspekter CNN och en känsla CNN, men olika nätverk delar samma ord inbäddningar. Experimentella resultat visar att både kaskad- och multitask CNN med förträngda ord inbäddning outperform linjära klassificeringar, och multitask CNN i allmänhet presterar bättre än kaskad CNN.
REF utnyttjade kaskad CNN och multi-task CNN för att behandla aspekt extraktion och känsla klassificering.
Aspect-based Opinion Summarization with Convolutional Neural Networks
{'venue': '2016 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN)', 'journal': '2016 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}