Förklarande meningar används för att klargöra skäl, detaljer, fakta och så vidare. Hög kvalitet online produktrecensioner inkluderar vanligtvis inte bara positiva eller negativa åsikter, men också en mängd förklaringar till varför dessa yttranden gavs. Dessa förklaringar kan hjälpa läsarna att få lättbegriplig information om de diskuterade produkterna och aspekterna. Dessutom kan förklarande relationer också gynna tillämpningar för analys av känslor. I detta arbete fokuserar vi på uppgiften att identifiera subjektiva textsegment och extrahera deras motsvarande förklaringar från produktrecensioner i diskursnivå. Vi föreslår en ny gemensam utvinningsmetod med första ordningens logik för att modellera rika språkliga funktioner och långdistansbegränsningar. Experimentella resultat visar hur effektiv den föreslagna metoden är.
För uppgiften att identifiera subjektiva textsegment och extrahera deras motsvarande förklaringar från produktrecensioner modellerade REF dessa segment med MLN.
Discourse Level Explanatory Relation Extraction from Product Reviews Using First-Order Logic
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}