I detta dokument föreslår vi en helt oövervakad strategi för upptäckt av produktaspekter i on-line konsumentrecensioner. Vi tillämpar en tvåstegs hierarkisk klusterprocess där vi först klusterord som representerar aspekter baserade på den semantiska likheten i deras sammanhang och sedan på likheten mellan klustermedlemmarnas hypernymer. Vårt tillvägagångssätt inkluderar också en metod för att tilldela klassetiketter till var och en av klusteren. Vi utvärderade våra metoder på stora datauppsättningar av restaurang- och kamerarecensioner och fann att tvåstegsklustringsprocessen presterade bättre än en enkelstegsklustringsprocess för att identifiera aspekter och ord som refererar till aspekter. Slutligen jämför vi vår metod med en toppmodern ämnesmodelleringsmetod av Titov och McDonald, och visar bättre resultat på båda datauppsättningarna.
REF fokuserade på recensioner om restauranger och kameror.
Discovering aspects of online consumer reviews
{'venue': 'J. Inf. Sci.', 'journal': 'J. Inf. Sci.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}