Aspect extrahering är en av de viktigaste uppgifterna i känsloanalys. Under de senaste åren har statistiska modeller använts för uppgiften. Sådana modeller utan domänkunskap ger dock ofta upphov till aspekter som inte kan tolkas i tillämpningar. För att ta itu med problemet har vissa kunskapsbaserade ämnesmodeller föreslagits, som gör det möjligt för användaren att lägga in vissa tidigare domänkunskaper för att generera sammanhängande aspekter. Befintliga kunskapsbaserade ämnesmodeller har dock flera stora brister, t.ex. har få insatser gjorts för att införliva den kunskap som inte kan länkas samman eller för att automatiskt justera antalet ämnen baserat på domänkunskap. I detta dokument föreslås en mer avancerad ämnesmodell, kallad MC-LDA (LDA med m-set och c-set), för att ta itu med dessa problem, som bygger på en Extended generalized Pólya urn (E-GPU) modell (som också föreslås i detta dokument). Experiment på verkliga produktrecensioner från en mängd olika domäner visar att MC-LDA överträffar de befintliga toppmoderna modellerna markant.
I Ref föreslogs en kunskapsbaserad ämnesmodell för att införliva must-link och kan inte länka information.
Exploiting Domain Knowledge in Aspect Extraction
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}