När det gäller analys av produktrecensioner är ett viktigt problem att ta fram en sammanfattning av yttranden baserade på produktegenskaper/attribut (även kallade aspekter). Men för samma funktion kan människor uttrycka det med många olika ord eller fraser. För att få fram en användbar sammanfattning måste dessa ord och fraser, som är domänsynonymer, grupperas under samma funktionsgrupp. Även om flera metoder har föreslagits för att extrahera produktegenskaper från recensioner, har begränsat arbete gjorts på kluster eller gruppering av synonyma funktioner. Detta dokument är inriktat på denna uppgift. Klassiska metoder för att lösa detta problem är baserade på oövervakat lärande med hjälp av vissa former av fördelningslikhet. Men vi fann att dessa metoder inte gör bra ifrån sig. Vi modellerar det sedan som ett halvt övervakat inlärningsproblem. Lexiska egenskaper hos problemet utnyttjas automatiskt för att identifiera några märkta exempel. Empirisk utvärdering visar att den föreslagna metoden överträffar befintliga toppmoderna metoder med stor marginal.
Zhai m.fl. REF modellerade uppgiften som ett halvt övervakat inlärningsproblem med hjälp av lexikal likhet.
Clustering product features for opinion mining
{'venue': "WSDM '11", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}