I detta dokument utvecklar vi ett nytt tillvägagångssätt för aspekttermextrahering baserat på oövervakad inlärning av distribuerade framställningar av ord och beroendevägar. Grundidén är att koppla ihop två ord (w 1 och w 2 ) med beroendevägen (r) mellan dem i inbäddningsutrymmet. Specifikt optimerar vår metod målet w 1 + r  på 2 i det lågdimensionella utrymmet, där multihopens beroendevägar behandlas som en sekvens av grammatiska relationer och modelleras av ett återkommande neuralt nätverk. Sedan designar vi inbäddade funktioner som tar hänsyn till linjär sammanhangs- och beroendekontextinformation, för det villkorade slumpmässiga fältet (CRF) baserad aspektterm extraktion. Experimentella resultat på SemEvals dataset visar att (1) med endast inbäddade funktioner kan vi uppnå toppmoderna resultat; (2) vår inbäddningsmetod som inkluderar syntaktisk information bland ord ger bättre prestanda än andra representativa i aspektterm extraktion.
Yin m.fl. REF-utdragsaspektter baserade på egenskaperna hos distribuerade framställningar av ord och beroendevägar.
Unsupervised Word and Dependency Path Embeddings for Aspect Term Extraction
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}