I detta dokument presenterar vi ett nytt tillvägagångssätt för att identifiera specifika uttryck för åsikter i produktrecensioner med olika egenskaper och blandade känslor. Målet uppnås genom att identifiera en rad potentiella inslag i översynen och extrahera åsikter om dessa egenskaper genom att utnyttja sina föreningar. Genom att dra nytta av uppfattningen att närmare associerade ord samlas för att uttrycka en åsikt om en viss egenskap, används tolkning av beroendet för att identifiera sambanden mellan yttrandena. Systemet lär sig vilken uppsättning viktiga relationer som ska användas vid tolkning av beroende och en tröskelparameter som gör det möjligt för oss att slå samman nära associerade uttryck för åsikter. Datakravet är minimalt eftersom detta är en engångsinlärning av domänoberoende parametrar. Föreningarna representeras i form av en graf som är partitionerad för att slutligen hämta åsiktsuttrycket som beskriver användarens angivna funktion. Vi visar att systemet uppnår en hög noggrannhet över alla domäner och fungerar i nivå med toppmoderna system trots sina databegränsningar.
Bhatcharyya REF ) skapade ett system för att upptäcka beroende tolkning regler för att extrahera åsikter uttryck.
1 Feature Specific Sentiment Analysis for Product Reviews
{'venue': 'COMPUTATIONAL LINGUISTICS AND INTELLIGENT TEXT PROCESSING, Lecture Notes in Computer Science, 2012, Volume 7181/2012, 475-487', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}