Feb, 2019

用于细粒度情感分析的多模态电影评论语料库

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TL;DR本文介绍了针对 POM 电影评论数据集的一组观点注释，包括两个粒度级别的粗略层面和细粒度层面，并提出了一些具有特定类别的注释以便于电影评论的观点注释。我们还提供了一个可以预测意见（例如极性和方面）不同组成部分的分层观点预测框架，并提供了第一组可用于细粒度多模态观点预测任务的地面事实注释。此外，我们进行了一项相关数据采集的研究，并在不同层面的粒度下报告了标注者间的一致性。最后，我们提供了一个基准系统和注释数据以供公开使用。
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发现论文，激发创造
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    Aug, 2019

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    May, 2020

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    Aug, 2018

  • 使用注意力 RNN 挖掘 YouTube 视频的闭幕字幕上的细粒度意见

    本文提出了一个基于 Youtube 产品评论视频的首个数据集，以及一个新的关注 RNN 模型，用于方面提取和联合方面提取和情感分类，同时，该模型在 SemEvalABSA 语料库上提供了最先进的方面提取性能。

    Aug, 2017

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    Jun, 2016

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    Feb, 2017

  • 通过联合建模方面和价值自动聚合

    我们提出了一个模型，通过联合方面识别和情感分析来汇总产品评论片段。我们的模型同时确定了评论中呈现的可评估方面的基础集，并确定了每个方面的相应情感，从而直接发现了产品的高评级或不一致方面。

    Jan, 2014

  • 文档级别影评意见挖掘

    本文提出了一种基于文本的观点挖掘系统，可以分为积极、消极和中立。该系统还可以处理否定语。通过使用电影评论，实验结果表明了该系统的有效性。

    Aug, 2014

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    Apr, 2019

  • 基于层次模型的方面情感分析

    通过建模评论中的句子之间的相互依赖关系，我们提出了一种基于分层双向 LSTM 的情感分析方法，在五个多语种、多领域的数据集上取得了竞争状态下最先进结果，并优于其它两种基线模型，而且不需要使用手工特征或外部资源。

    Sep, 2016