En viktig uppgift för åsiktsutvinning är att få fram människors åsikter om en enhets särdrag. Till exempel, meningen, "Jag älskar GPS-funktionen av Motorola Droid" uttrycker en positiv åsikt om "GPS-funktionen" i Motorola-telefonen. "GPS-funktionen" är funktionen. Detta dokument fokuserar på gruvfunktioner. Dubbelförökning är en toppmodern teknik för att lösa problemet. Det fungerar bra för medelstora corpora. Men för stora och små corpora, kan det resultera i låg precision och lågt minne. För att ta itu med dessa två problem införs två förbättringar som grundar sig på partiella och "nej"-mönster för att öka återkallandet. Sedan funktionsrankning tillämpas på de extraherade funktionskandidater för att förbättra precisionen hos de topprankade kandidaterna. Vi rankar kandidater efter funktionsvikt som bestäms av två faktorer: funktionsrelevans och funktionsfrekvens. Problemet är formulerat som en bipartit graf och den välkända webbplats ranking algoritm HITS används för att hitta viktiga funktioner och ranka dem högt. Experiment på olika verkliga datauppsättningar visar lovande resultat.
Forskning REF genomförs med fokus på uppgiften (1) och föreslog en metod för att hantera problemen med den senaste teknikens dubbelförökningsmetod för funktionsextraktion.
Extracting and Ranking Product Features in Opinion Documents
{'venue': 'COLING - POSTERS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}