Vi tar upp problemet med att analysera flera relaterade åsikter i en text. I en restauranggranskning kan sådana åsikter till exempel inbegripa mat, atmosfär och service. Vi formulerar denna uppgift som en multipel aspekt ranking problem, där målet är att producera en uppsättning numeriska poäng, en för varje aspekt. Vi presenterar en algoritm som tillsammans lär sig rankingmodeller för enskilda aspekter genom att modellera beroendena mellan tilldelade led. Denna algoritm vägleder förutsägelsen av enskilda rankare genom att analysera meta-relationen mellan åsikter, såsom enighet och kontrast. Vi visar att vår avtalsbaserade gemensamma modell är mer uttrycksfull än individuella rankingmodeller. Våra empiriska resultat bekräftar ytterligare modellens styrka: algoritmen ger betydande förbättringar jämfört med både individuella rankare och en toppmodern gemensam rankningsmodell.
I texten behandlades problemet med att identifiera kategorier för flera relaterade aspekter.
Multiple Aspect Ranking Using the Good Grief Algorithm
{'venue': 'Human Language Technologies 2007: The Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics; Proceedings of the Main Conference', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}