Abstract-Vi undersöker effekten av ämnesmodellbaserade metoder för två multi-aspect sense analys uppgifter: multiaspect mening märkning och multi-aspect rating förutsägelse. För meningsmärkning föreslår vi ett svagt övervakat tillvägagångssätt som endast använder minimal kunskap i form av fröord för att genomdriva en direkt överensstämmelse mellan ämnen och aspekter. Denna korrespondens används för att märka meningar med prestanda som närmar sig en helt övervakad baslinje. För multi-aspect rating förutsägelse, vi finner att övergripande betyg kan användas i samband med våra meningsmärkningar för att uppnå rimlig prestanda jämfört med en helt övervakad baslinje. När guld-standard aspekt-värderingar är tillgängliga, vi finner att ämnesmodellbaserade funktioner kan användas för att förbättra osofistiska övervakade utgångsprestanda, i överensstämmelse med tidigare multi-aspect rating förutsägelse arbete. Denna förbättring minskar dock när ämnesmodellfunktioner paras ihop med en mer konkurrenskraftig övervakad baslinje – ett resultat som inte erkänts i tidigare arbete.
REF utför multi-aspect-känslor analys med hjälp av en ämnesmodell.
Multi-aspect Sentiment Analysis with Topic Models
{'venue': '2011 IEEE 11th International Conference on Data Mining Workshops', 'journal': '2011 IEEE 11th International Conference on Data Mining Workshops', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}