Aspect extrahering är en viktig uppgift i känsloanalys. Topic modellering är en populär metod för uppgiften. Oövervakade ämnesmodeller genererar dock ofta inkonsekventa aspekter. För att ta itu med problemet har flera kunskapsbaserade modeller föreslagits för att införliva tidigare kunskaper från användaren för att vägleda modellering. I detta dokument tar vi ett stort steg framåt och visar att det i big data eran, utan någon användarinmatning, är möjligt att lära sig förkunskaper automatiskt från en stor mängd granskningsdata som finns på webben. Sådan kunskap kan sedan användas av en ämnesmodell för att upptäcka mer sammanhängande aspekter. Det finns två huvudutmaningar: 1) att lära sig kvalitetskunskap från recensioner av olika områden, och 2) att göra modellen feltolerant för att hantera eventuellt fel kunskap. Ett nytt tillvägagångssätt föreslås för att lösa dessa problem. Experimentella resultat med hjälp av utvärderingar från 36 områden visar att det föreslagna tillvägagångssättet uppnår betydande förbättringar jämfört med de senaste baslinjerna.
En oövervakad metod för aspektextraktion som föreslås i REF lär sig förkunskaper från stora data från recensioner som finns på webben.
Aspect Extraction with Automated Prior Knowledge Learning
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}