Vektorrepresentationer för språk har visat sig vara användbara i ett antal naturliga språkbehandlingsuppgifter. I detta dokument strävar vi efter att undersöka effektiviteten hos ordvektorrepresentationer för problemet med Aspect Based Sentiment Analysis. I synnerhet inriktar vi oss på tre deluppgifter, nämligen utvinning av aspektterm, upptäckt av aspektkategori och förutsägelse av aspektkänslor. Vi undersöker effektiviteten hos vektorrepresentationer över olika textdata och utvärderar kvaliteten på domänberoende vektorer. Vi använder vektor representationer för att beräkna olika vektorbaserade funktioner och genomföra omfattande experiment för att visa sin effektivitet. Med hjälp av enkla vektorbaserade funktioner uppnår vi F1-poäng på 79.91% för aspekttermextraktion, 86.75% för kategoridetektering och noggrannheten 72.39% för aspektkänslors förutsägelse.
I REF syftar författarna till att undersöka effektiviteten hos vektorrepresentation för explicit aspektextraktion.
A Vector Space Approach for Aspect Based Sentiment Analysis
{'venue': 'VS@HLT-NAACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}