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

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

本文提出了一种基于统一模型的答案生成方法，通过 opinion mining 解决 product-related question answering 中因个人意见多样性带来的挑战，实现 opinion-aware 答案生成，并通过多视角 pointer-generator 网络实现答案生成和意见挖掘任务之间的联合学习和意见融合策略，取得了在实际 E-Commerce QA 数据集中优越表现。

Aug, 2020

本研究通过分析多个方面的包括食品和服务等的用户生成的在线评论，使用观察数据识别并估计各方面的因果效应，并提出了一种利用多模态变量的方法，如消费者个人信息和消费者与企业之间的互动，以克服隐变量存在的挑战。实证评估表明该方法的有效性并为用户提供了可行的深层次的洞见。

Dec, 2021

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

本文针对电商平台商品的推荐问题，提出一种基于用户内容和单品属性生成推荐理由的多源后置 transformer 模型，实验表明该模型优于传统模型，能更好地关注用户关注的方面。

Feb, 2021

本论文提出了一种基于方面查询的定制摘要生成方法，使用多示例学习模型诱导的方面控制器创建 (review,summary) 对的合成训练数据集，通过微调预训练模型，生成修改方面控制器的方面特定摘要。在两个基准测试中，我们的模型表现优于先前的技术水平，并通过控制讨论的方面数量生成个性化摘要。

Sep, 2021

本文提出一种面向产品评论的自适应知识型意见摘要模型，有效地捕捉了意见摘要所需的自适应性质并生成面向方面的摘要，能更好地个性化和信息化地为用户提供有用信息，适应用户的不同兴趣和偏好。

May, 2023

本文提出了一种名为 PAAG 的基于对抗学习的模型来解决电子商务中针对产品相关问题的答案生成问题，其中包括通过大规模未标注的电子商务评论和产品属性生成准确且完整的答案。在一个大规模的真实电子商务数据集上进行的广泛实验验证了我们模型中每个模块的有效性，并且我们的实验表明，我们的模型在自动指标和人工评估方面均实现了最先进的性能。

Jan, 2019

使用混合专家框架，本文旨在自动学习如何判断一个产品评论是否与给定查询相关，并在一个包括 1.4 百万个问题和答案以及 13 百万个评论的语料库上评估我们的系统，Moqa，并表明它对于处理二元和开放性查询都有效，在定性研究中还展示了这个系统能够提供人工评估认为相关的评论。

Dec, 2015