Aspect extrahering är ett centralt problem i känsloanalys. Nuvarande metoder antingen extrahera aspekter utan att kategorisera dem, eller extrahera och kategorisera dem med oövervakad ämne modellering. Genom att kategorisera menar vi att de synonyma aspekterna bör samlas i samma kategori. I detta dokument löser vi problemet i en annan miljö där användaren ger några fröord för några aspekter kategorier och modellen extrakt och kluster aspekt termer i kategorier samtidigt. Denna inställning är viktig eftersom kategorisering av aspekter är en subjektiv uppgift. För olika användningsändamål kan olika kategoriseringar behövas. Någon form av användarvägledning önskas. I detta dokument föreslår vi två statistiska modeller för att lösa detta sådda problem, som syftar till att upptäcka exakt vad användaren vill. Våra experimentella resultat visar att de två föreslagna modellerna verkligen kan utföra uppgiften på ett effektivt sätt.
REF använder såddord för att upptäcka aspekter-baserade känsloämnen.
Aspect Extraction through Semi-Supervised Modeling
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}