Jul, 2022

从电商网站的产品评论中提取组件评论

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TL;DR本篇研究致力于利用基于 BERT 的分类器对商品评论中的方面和组成元素信息加以标记，并通过数据增强方法提高系统对于数据不足时的精度，结果表明该系统能够对如路单车等商品评论中的组成元素和方面进行标记，较大程度涵盖 e-commerce 网站中的指标。
product reviewsbert-based classifierscomponent and aspect informationdata augmentatione-commerce sites
发现论文，激发创造
  • 使用方面抽取方法生成评论摘要和用户配置文件

    本研究评估了一个新提出的神经模型在提取评论方面的可行性，结果表明该模型能够从用户评论中准确识别和提取各个方面并生成用户偏好的基于方面的概要。

    Apr, 2018

  • 基于方面的客户评论意见提取

    本文研究如何使用数据挖掘、自然语言处理技术和本体论来提取产品方面和用户意见，并使用频繁（标记）集，讨论了提出的框架能够提取评论中所有可能的方面和意见，并通过相似性分组代表性方面，并生成输出摘要。该框架与现有基线模型相比，得到了有希望的结果。

    Apr, 2014

  • 从多方面评论中学习态度和属性

    本文提出了基于多层次评价维度的评分系统，并通过介绍由包含 500 万个评论的新语料库建立的三个预测任务的数据集，证明了该模型的可行性及在现实世界数据上的可扩展性。此外，该模型能够自动学习与特定方面相关的内容词和情感词，从而将评论文本中的内容和情感信息分离开来。

    Oct, 2012

  • 基于主题 - 注意力网络的方面类别检测

    通过基于注意力机制的深度神经网络方法，对餐厅方面的用户评论进行情感分析，并尝试将评论句子归为一组预定义的方面类别。在 SemEval 研讨会发布的两个餐厅领域数据集上，我们的方法表现优于现有的方法，并可视化主题注意权重来展示模型识别与不同主题相关的单词的效果。

    Jan, 2019

  • 收集意见：方面提取会见情感预测，并且它们均受弱监督

    文中介绍了一种从在线产品评论中进行意见摘要的神经框架，该方法是知识瘦身的，只需要轻量级的监督，包括产品领域标签和用户提供的评分。方法结合了两个弱监督组件（一个偏向提取器和一个基于多实例学习的情感预测器），从多个评论中识别显著观点并形成提取式摘要。研究介绍了包括六个不同领域的产品评论的训练集以及具有黄金标准方面注释、显著标签和意见摘要的人工注释开发和测试集的意见摘要数据集。自动评估显示该方法相对于基线的显著改进，大规模研究表明根据多个标准，人类评判员更喜欢该方法的意见摘要。

    Aug, 2018

  • 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

  • 利用少量关键词通过弱监督联合训练进行细粒度方面检测

    本篇论文的主要研究是关于使用弱监督训练出纯文本的粒度级别用于用户生成的评论的细粒度方面分类器，并提出了基于学生 - 教师模型和迭代协同训练的方法来改进模型表现，对商品评论和餐厅评论的六个数据集，该方法模型的绝对 f1 值平均提升了 14.1 个百分点。

    Sep, 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

  • 从比较产品评论中提取感兴趣的实体

    这篇论文提出了一种基于深度学习的方法，从各种电子商务网站的用户评论中提取产品比较信息。通过使用 LSTMs 能够很好地捕捉它们之间的相互依赖关系，该系统在现有的手动标记数据集上表现出较强的性能，超越了现有的语义角色标注（SRL）框架。

    Oct, 2023

  • 在线非主动客户评价中的潜在方面检测

    本文提出了一种使用潜在狄利克雷分配方法来提取隐性评论方面的无监督方法，以改进现有的基于监督学习方法，并帮助产品所有者和服务提供者确定缺陷并优先满足客户需求，以维持收入和减少客户流失。

    Apr, 2022