Sentimentanalys är ett snabbt växande forskningsområde som har attraherat både akademi och industri på grund av de utmanande forskningsproblem det innebär och de potentiella fördelar det kan ge i många tillämpningar i verkligheten. Aspect-based opinion mining, i synnerhet, är en av de grundläggande utmaningarna inom detta forskningsområde. I detta arbete strävar vi efter att lösa problemet med aspektextraktion från produktrecensioner genom att föreslå ett nytt regelbaserat tillvägagångssätt som utnyttjar allmänt kända kunskaper och straffberoende träd för att upptäcka både explicita och implicita aspekter. Två populära granskningsdatauppsättningar användes för att utvärdera systemet mot state-of-the-art aspekt extraktion tekniker, vilket ger högre detektion noggrannhet för båda datauppsättningar.
Poria Ref föreslog ett regelbaserat tillvägagångssätt för att upptäcka aspekter genom att utnyttja allmänt kända kunskaper och straffberoende träd.
A Rule-Based Approach to Aspect Extraction from Product Reviews
{'venue': 'SocialNLP@COLING', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}