Facet-baserad känsloanalys innebär att upptäcka latenta aspekter, känslor och deras associationer. Traditionella facet-baserade känsloanalys algoritmer utför vanligtvis de olika uppgifterna i följd, och misslyckas med att dra nytta av den ömsesidiga förstärkningen av uppgifterna. Att sluta sig till känslonivåer kräver dessutom vanligtvis domänkunskap eller mänskligt ingripande. I detta dokument föreslår vi en serie probabilistiska modeller som tillsammans upptäcker latenta facetter och känsloämnen, och även beställer känsloämnen med avseende på en flerpunktsskala, på ett språk- och domänoberoende sätt. Detta uppnås genom att samtidigt fånga både kortdistanssyntaktisk struktur och semantiska beroenden mellan känslor och facetter. Modellerna införlivar vidare konsekvens i recensioner, där granskare uppehåller sig på en aspekt eller känsla nivå innan du går vidare, för mer exakt aspekt och känsla upptäckt. För recensioner som kompletteras med betyg beställer våra modeller automatiskt de latenta känsloämnena, utan att kräva såddord eller domänkunskap. Såvitt vi vet är vårt arbete det första försöket att kombinera begreppen syntaktiska och semantiska beroenden inom området för granskningsbrytning. Vidare har man inte heller tidigare utforskat begreppet facett och känslakonsistens. Omfattande experimentella resultat på real world review data visar att de föreslagna modellerna överträffar olika toppmoderna baslinjer för facet-baserad känsloanalys.
Ref föreslår en gemensam känslotemasmodell för att probabilistiskt modellera uppsättningen funktioner och känsloämnen med hjälp av HMM-LDA.
Exploiting coherence for the simultaneous discovery of latent facets and associated sentiments
{'venue': 'In SDM ’11', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}