Under de senaste åren har Web 2.0 gjort det möjligt för människor att skapa, dela och utbyta information och idéer. På detta, användaren genererat innehåll, såsom recensioner, har exploderat. Sådana uppgifter ger en rik källa att utnyttja för att identifiera den information som är förknippad med specifika granskade poster. Åsiktsutvinning har i stor utsträckning använts för att identifiera viktiga egenskaper hos objekt (t.ex. kameror) baserat på användarrecensioner. Extraktion av funktioner är det mest kritiska steget för att identifiera användbar information från texter. De flesta befintliga metoder endast hitta individuella funktioner om en produkt utan att avslöja de strukturella sambanden mellan de funktioner som vanligtvis finns. I detta dokument föreslår vi ett tillvägagångssätt för att extrahera funktioner och funktionsrelationer, representerat som en trädstruktur som kallas funktion taxonomi, baserat på frekventa mönster och samband mellan mönster som härrör från användarrecensioner. Den genererade funktionen taxonomi profilerar produkten på flera nivåer och ger mer detaljerad information om produkten. Våra experimentresultat baserade på några populära granskningsdata visar att vårt föreslagna tillvägagångssätt kan fånga produktegenskaperna och relationerna på ett effektivt sätt.
REF presenterade ett tillvägagångssätt för att konstruera en hierarkisk produktprofil som innehåller produktegenskaper och relationer mellan dem.
Product Feature Taxonomy Learning based on User Reviews
{'venue': 'WEBIST', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}