Dec, 2023

电商网站的总结和探索性意见

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TL;DR该研究提出了一种名为 SEOpinion 的方法，使用模板信息和客户评论结合的方式，为产品方面提供总结并发现对其的意见，通过层次化的产品方面提取和基于产品方面的意见总结两个主要阶段，利用深度学习的 BERT 技术进行测试。实验结果表明，循环神经网络（RNN）在第一和第二阶段的 F1 值方面取得了比卷积神经网络（CNN）和支持向量机（SVM）技术更好的结果（分别为 77.4% 和 82.6%）。
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发现论文，激发创造
  • 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

  • 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

  • 产品描述与问答辅助自我监督意见摘要

    在电子商务中，通过引入额外的信息源和自主训练的方法，我们提出了一种新颖的综合数据集创建策略来生成观点摘要。我们的模型采用了多编码器解码器框架，针对每个信息源使用一个编码器以在生成摘要时实现有效信息选择。实验证明，我们的方法与目前的最佳模型相比，在 ROUGE-1 F1 指标上平均提高了 14.5%。此外，人工评估结果显示，MEDOS 模型在连贯性和流畅性方面相对较高，分别为 0.41 和 0.5（-1 到 1 的评分），相较于现有模型具有更高的质量。据我们所知，我们是第一个利用额外信息源进行自主训练生成观点摘要的研究。

    Apr, 2024

  • 超越意见挖掘：客户评论观点总结

    本文介绍了基于神经网络和机器学习的 Opinion Summarization，主要是关于 customer reviews 的情感摘要，包括自监督、少样本和有监督学习方案，并提出了资源和评估方法。

    Jun, 2022

  • 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

  • 信息丰富且可控的观点摘要

    本文提出了一种摘要框架，通过将目标的所有评论压缩为多个密集向量以代替传统的前置筛选步骤，从而最大化地保留所有信息，进而生成更具信息量的摘要，并且采用零样本技术，能够有效地生成根据用户需求定制的摘要，实验结果表明了该模型在 Rotten Tomatoes 数据集上的优越性能。

    Sep, 2019

  • 分别对顾客和产品的历史评价进行建模，实现个性化评论摘要

    本文提出了 Heterogeneous Historical Review aware Review Summarization Model (HHRRS)，它结合了历史客户和产品的评分信息，采用图推理模块以对比损失函数分别对这两种历史评论进行建模。同时本文使用多任务框架，对评论情感分类和摘要进行联合训练，并在四个基准数据集上进行了广泛的实验证明了 HHRRS 的优越性。

    Jan, 2023

  • AaKOS：基于知识的、面向方面的意见摘要

    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

  • 读你所需：可控的基于方面的旅游评论意见摘要

    本文提出一种基于用户偏好的个性化观点总结生成方案，利用无监督方法从 TripAdvisor 游客评论中提取一致的方面，再利用整数线性规划技术结合用户指定的各种控制参数选择信息量大的观点，最后通过众包和 ROUGE-based 指标评估并获得有竞争力的结果。

    Jun, 2020

  • 可控观点摘要

    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