En av de viktigaste deluppgifterna är att ta fram termer och yttranden från användargenererat innehåll. Tidigare studier har visat att det är lovande att utnyttja sambanden mellan aspekt och begrepp. I detta dokument föreslår vi en ny gemensam modell som integrerar rekursiva neurala nätverk och villkorade slumpmässiga fält i en enhetlig ram för explicit aspekt och åsiktstermer samextraktion. Den föreslagna modellen lär sig särskiljande egenskaper på hög nivå och ger samtidigt dubbel spridning av information mellan aspekt- och yttrandetermer. Dessutom är det flexibelt att införliva handgjorda funktioner i den föreslagna modellen för att ytterligare öka dess prestanda när det gäller informationsutvinning. Experimentella resultat på datasetet SemEval Challenge 2014 visar vår föreslagna modells överlägsenhet över flera baslinjemetoder samt de vinnande systemen för utmaningen.
Wang m.fl. Ref integrerade beroendeträd och CRF i en enhetlig ram för explicit aspekt och yttrande termer co-extrahering.
Recursive Neural Conditional Random Fields for Aspect-based Sentiment Analysis
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}