I detta dokument presenterar vi en strukturell inlärningsmodell för gemensam uppfattningsklassificering och aspektanalys av text på olika nivåer av granularitet. Vår modell syftar till att identifiera mycket informativa meningar som är aspekt-specifika i online anpassade recensioner. De främsta fördelarna med vår modell är tvåfaldiga: för det första utför den dokument-nivå och menings-känsla polaritet klassificering gemensamt; för det andra, den kan hitta informativa meningar som är nära relaterade till vissa aspekter i en översyn, vilket kan vara till hjälp för aspekt-nivå känsla analys såsom aspekt-orienterad sammanfattning. Den föreslagna metoden utvärderades med 9 000 kinesiska restaurang recensioner. Preliminära experiment visar att vår modell får lovande resultat.
Syftet med Ref är att hitta informativa meningar som är relaterade till vissa aspekter.
Fine Granular Aspect Analysis using Latent Structural Models
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}