Uppgiften för åsiktsutvinning från produktgranskningar är att extrahera produktenheter, åsikter om enheterna och avgöra om yttrandena är positiva, negativa eller neutrala. Rimliga resultat av denna uppgift har uppnåtts genom användning av regelbaserade, statistiska metoder eller generativa inlärningsmodeller såsom dold Markov-modell (HMM). I detta dokument föreslog vi en diskriminerande modell med linjär kedja Villkorligt slumpmässigt fält (CRF) för åsiktsutvinning och utvinning. CRF:er kan naturligtvis införliva godtyckliga, icke-oberoende funktioner i inputen utan att göra villkorliga självständighetsantaganden bland funktionerna. Detta kan vara särskilt viktigt för åsiktsutvinning om produktrecensioner. Vi utvärderar vår strategi baserad på tre kriterier: återkallande, precision och F-poäng av extraherade enheter, åsikter och deras polaritet. Jämfört med andra metoder är vårt tillvägagångssätt mer effektivt för åsiktsutvinning.
I REF föreslog Qi och Chen en diskriminerande modell genom att använda linjär kedja villkorliga slumpmässiga filer till mina åsikter.
A Linear-chain CRF-based Learning Approach For Web Opinion Mining
{'venue': 'WISE', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}