Aspect-extrahering är en viktig och utmanande uppgift i aspektbaserad känsloanalys. Befintliga verk tenderar att tillämpa varianter av ämnesmodeller på denna uppgift. Även om dessa metoder är ganska framgångsrika, ger de vanligtvis inte upphov till särskilt sammanhängande aspekter. I detta dokument presenterar vi en ny neural strategi i syfte att upptäcka sammanhängande aspekter. Modellen förbättrar samstämmigheten genom att utnyttja fördelningen av ordsammankomster genom användning av neurala ords inbäddningar. Till skillnad från ämnesmodeller som vanligtvis antar självständigt genererade ord, uppmuntrar ord inbäddade modeller ord som visas i liknande sammanhang att placeras nära varandra i inbäddningsutrymmet. Dessutom använder vi en uppmärksamhetsmekanism för att betona irrelevanta ord under utbildningen och ytterligare förbättra samstämmigheten i aspekter. Experimentella resultat på verkliga dataset visar att vårt tillvägagångssätt upptäcker mer meningsfulla och sammanhängande aspekter, och i stort sett överträffar referensmetoderna för flera utvärderingsuppgifter.
REF använder en neural uppmärksamhet modell för att modellera ämnen genom att utnyttja fördelningen av ord co-occurences genom användning av förtränade ord inbäddningar.
An Unsupervised Neural Attention Model for Aspect Extraction
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}