Opinion mining blev ett viktigt ämne för studier under de senaste åren på grund av dess många olika tillämpningar. Det finns också många företag som erbjuder åsiktsutvinningstjänster. Ett problem som hittills inte har studerats är tilldelningen av enheter som har talats om i varje mening. Låt oss använda forumdiskussioner om produkter som exempel för att göra problemet konkret. I ett typiskt diskussionsinlägg kan författaren ge synpunkter på flera produkter och även jämföra dem. Frågan är hur man kan upptäcka vilka produkter som har talats om i varje mening. Om meningen innehåller produktnamn måste de identifieras. Vi kallar denna problemenhet upptäckt. Om produktnamnen inte uttryckligen nämns i meningen utan är underförstådda på grund av användningen av pronomen och språkkonventioner, måste vi sluta oss till produkterna. Vi kallar det här för entitetsuppdraget. Dessa problem är viktiga eftersom utan att veta vilka produkter varje mening talar om åsikten mined från meningen är av föga nytta. I detta dokument studerar vi dessa problem och föreslår två effektiva metoder för att lösa problemen. Entitetsfyndighet baseras på mönsterfyndighet och enhetstilldelning baseras på brytning av komparativa meningar. Experimentella resultat med hjälp av ett stort antal foruminlägg visar teknikens effektivitet. Vårt system har också testats framgångsrikt i en kommersiell miljö.
Identifiera produkter och personer utforskas i REF med hjälp av mönster upptäckt och gruvdrift av jämförande meningar inne bloggar, forum och produktrecensioner.
Entity discovery and assignment for opinion mining applications
{'venue': 'KDD', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}