En viktig uppgift för finkornig känsloanalys av produktrecensioner är att extrahera produktaspekter eller funktioner som användarna har uttryckt åsikter om. Detta dokument fokuserar på övervakad utvinning av aspekter med hjälp av djupt lärande. Till skillnad från andra mycket sofistikerade övervakade djupt lärande modeller, föreslår detta dokument en ny men ändå enkel CNN modell 1 med två typer av förtränade inbäddningar för aspekt extraktion: allmänna ändamål inbäddningar och domänspecifika inbäddningar. Utan att använda någon extra tillsyn uppnår denna modell förvånansvärt bra resultat, outpresterande toppmoderna sofistikerade befintliga metoder. Såvitt vi vet är detta dokument det första som rapporterar sådana dubbla inbäddningar baserade CNN-modell för aspektextrahering och uppnår mycket goda resultat.
REF använder en CNN-modell för att extrahera aspekter.
Double Embeddings and CNN-based Sequence Labeling for Aspect Extraction
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}