Det problem som behandlas i detta dokument är att förutsäga en användares numeriska betyg i en produktgranskning från texten i översynen. Entydiga och n-gramsrepresentationer av texten är gemensamma val i åsiktsutvinningen. Unigrams kan dock inte fånga viktiga uttryck som "kan ha varit bättre", som är nödvändiga för förutsägelser modeller av betyg. N-gram av ord, å andra sidan fånga sådana fraser, men vanligtvis förekommer alltför glest i träningssetet och därmed misslyckas med att ge robusta prediktorer. Detta dokument övervinner begränsningarna i dessa två modeller genom att införa en ny typ av påse-opinions representation, där ett yttrande, inom ramen för en översyn, består av tre komponenter: ett rotord, en uppsättning modifierande ord från samma mening, och ett eller flera negationsord. Varje yttrande tilldelas en numerisk poäng som inlärs, genom regression, från en stor, domänoberoende corpus av recensioner. När det gäller det faktiska testfallet för en domänberoende granskning förutses granskningarnas betyg genom att man samlar poängtalen för alla yttranden i översynen och kombinerar den med en domänberoende unigrammodell. I tidningen presenteras en begränsad regressionsalgoritm för att lära sig åsiktspoäng. Experiment visar att påse-of-opinions metoden överträffar tidigare state-of-the-art tekniker för bedömningsprognoser.
Dessutom, Qu et al. införa påse-of-opinions representation för vilken deras metod lär sig betygspoäng från domänoberoende corpora med hjälp av begränsad ås regression REF.
The Bag-of-Opinions Method for Review Rating Prediction from Sparse Text Patterns
{'venue': 'COLING', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}