Användargenererat innehåll om produkter och tjänster i form av recensioner är ofta olika och till och med motsägelsefullt. Detta gör det svårt för användarna att veta om en åsikt i en översyn är utbredd eller partisk. Vi studerar problemet med att söka stöd för yttranden i samband med översyner. Vi föreslår en ram som kallas SURF, som först identifierar åsikter som uttrycks i en översyn, och sedan finner liknande åsikter från andra översyner. Vi utformar en ny probabilistisk grafisk modell som fångar åsikter som en kombination av aspekter, ämnes- och känslodimensioner, tar hänsyn till enskilda författares preferenser, samt kvaliteten på den enhet som granskas, och kodar flödet av tankar i en översyn genom att begränsa aspekten fördelning dynamiskt bland successiva översynssegment. Vi härleder en likhetsåtgärd som betraktar både lexisk och semantisk likhet för att hitta stödjande åsikter. Experiment på TripAdvisor hotellrecensioner och Yelp restaurang recensioner visar att vår modell överträffar befintliga metoder för modellering yttranden, och det föreslagna ramverket är effektivt för att hitta stödjande yttranden.
I REF föreslås en modell som tillsammans tar hänsyn till upphovsmannen, aspekten, känslan och den icke-repetitiva generationen av aspektsekvenser.
Author-aware Aspect Topic Sentiment Model to Retrieve Supporting Opinions from Reviews
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}