Genomgångstexten har studerats i stor utsträckning i traditionella uppgifter som känsloanalys och aspektextrahering. Hittills har dock inget arbete gjorts mot den abstrakta sammanfattning som är nödvändig för att företagsorganisationer och enskilda konsumenter ska kunna fatta välgrundade beslut. Detta arbete leder till att studera aspekten/sentiment-medvetna abstrakta översiktssammanfattningen på ett end-to-end sätt utan handgjorda funktioner och mallar genom att utforska ramverket encoder-dekoder och multi-faktor uppmärksamhet. I synnerhet föreslår vi en mekanism för ömsesidig uppmärksamhet för att interaktivt lära sig framställningarna av sammanhangsord, känsloord och aspekter i granskningarna, som fungerade som en kodare. De inlärda känslorna och aspektrepresentationerna införlivas i dekodern för att generera sammanfattningar av aspekter/sentiment-medvetna granskningar via ett nätverk för uppmärksamhetsfusion. Dessutom tränas den abstrakta sammanfattningen tillsammans med textkategoriseringsuppgiften, som hjälper till att lära sig en kategorispecifik textkodare, lokalisera framträdande aspektinformation och utforska variationer i stil och formulering av innehåll med avseende på olika textkategorier. De experimentella resultaten på en verklig datauppsättning visar att vår modell uppnår imponerande resultat jämfört med andra starka konkurrenter.
REF studera aspekten/sentiment-medveten abstrakt granskning summering i ett slut-till-slut sätt.
Aspect and Sentiment Aware Abstractive Review Summarization
{'venue': 'COLING', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}