Clustering aspekt-relaterade fraser i termer av produktens egendom är en prekursor process till aspekt-nivå känslaanalys som är en central uppgift i känsloanalys. De flesta av de befintliga metoderna för att ta itu med detta problem är kontextbaserade modeller som utgår från att synonyma domänfraser har liknande sammanhang med samtidig förekomst. I den här artikeln utforskar vi en ny idé, känslafördelningskonsistens, som säger att olika fraser (t.ex. "pris", "pengar", "värde" och "kostnad") av samma aspekt tenderar att ha en konsekvent uppfattningsfördelning. Genom att formalisera känslofördelningskonsistens som mjuk begränsning föreslår vi en ny oövervakad modell inom ramen för Posterior Regularization (PR) till klusteraspektrelaterade fraser. Experiment visar att vårt tillvägagångssätt överträffar baslinjerna på ett anmärkningsvärt sätt.
REF föreslog en ram av Posterior Regularization till klusteraspektfraser, som formaliserar känslan distributionskonsistens som en mjuk begränsning.
Clustering Aspect-related Phrases by Leveraging Sentiment Distribution Consistency
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}