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QANA: 基于 LLM 的零样本关键点分析及更多问题生成与网络分析
社交媒体的普及导致信息过载和对意见挖掘的兴趣增加。我们提出了一种新颖的意见挖掘框架 “问答网络分析”(QANA)，利用大语言模型从用户评论中生成问题，基于评论对问题的可回答性构建二部图，并应用中心度量来审查意见的重要性。通过与注释的关键点分
PDF2 months ago
先进的基于变压器的语言模型的演化分析：舆情挖掘实验
研究范围包括对最先进的基于 Transformer 的语言模型在意见挖掘方面的行为的研究，并对它们进行高级比较以突出它们的关键特点。此外，我们的比较研究为生产工程师提供了可关注的方法，并为研究人员提供了未来研究主题的指南。
PDFa year ago
利用人群调整的生成式语言模型进行舆情挖掘
我们提出了一种从文本集合中挖掘意见的新方法，该方法是使用在不同人群收集到的数据上训练的生成式语言模型。我们描述了意见洞察挖掘的基本定义、方法论和通用算法。通过在实验中展示预先训练的生成式模型使用经过特殊设计的内容进行精调，我们展示了我们的方
PDFa year ago
综合自然语言处理方法的满意度调研情绪分析
该研究项目旨在将综合自然语言处理应用于满意度调查，重点是理解和提取调查响应中的相关信息，分析情感，识别重复的词语模式。通过利用自然语言处理技术来确定情感极性、将响应分类为积极、消极或中性，以及利用观点挖掘来突显参与者的意见，该方法有助于确定
PDFa year ago
双通道卷积神经网络在推荐系统中的意见挖掘
本文提出了一种基于深度学习模型的情感分析方法，并将其用于推荐产品，通过 SMOTE 算法平衡数据集，并使用张量分解算法为每个聚类分配权重，以提高推荐系统性能，相比之前的基于方面的方法，精度提高了至 91.6%。
PDFa year ago
教育数据的情感分析和舆情挖掘：一项调查
本文综述了情感分析在教育领域的四个级别及其在教学决策制定以及对教学质量的提升的作用，描述了使用 AI 方法和情感标注技术对学生反馈进行分析的过程和工具，并讨论了情感分析领域中的挑战和未来趋势。
PDFa year ago
使用基于方面的观点挖掘方法的客户评论分析框架
本篇论文提供了一种基于迁移学习概念的基于方面的意见挖掘框架，在亚马逊网站上的真实客户评论上展示了很好的方面意见挖掘的结果。
PDF2 years ago
电子商务网站的情感分析和意见挖掘
本研究的目标是解决情感极性分类方面的挑战，提出了一种广泛的技术用于分类情感，进行了完整的过程说明，同时进行了句子级别的分类和评论级别的分类，最后讨论了未来情感分析研究的计划。
PDF2 years ago
将社交媒体趋势融入生成 NFT 推荐的可能性探究
本研究提出了一种新的推荐系统体系结构，采用信息检索技术和社交趋势，通过意见挖掘来改进基线方法在无法收集用户点击数据或因隐私问题无法收集数据时提供的推荐，把多种信息源整合起来生成有前途的输出。
PDF2 years ago
ICLRyosm: 一份新的针对电影评论的约鲁巴情感语料库
本研究主要关注于探索使用预先训练的语言模型 mBERT 和 AfriBERTa 进行情感分析，以研究那些处理不足的数据集和语言架构上未完成的非洲语言如 Yoruba 的影片评论。
PDF2 years ago
COVID-19 文本舆情挖掘及 ML、BERT 和 RNN 的比较研究
本文提出了一种机器学习方法进行 COVID-19 相关的印度语文本情感分析，并实现了 91% 的准确率。
PDF3 years ago
MM在线社交网络中利用情感分析研究群体行为
本研究利用社交媒体内容评估情感分析技术，创建主观性与群体行为和聚类系数之间的关联，并尝试预测 2021 年西孟加拉邦选举结果。
PDF3 years ago
语义和句法增强的方面情感三元组抽取
本文提出了一种利用语义和语法关系的 Semantical and Syntactically Enhanced aspect Sentiment triplet Extraction (model S3E2)，采用图 - 序列交互建模和 G
PDF3 years ago
ACL探究德国 Covid-19 社交媒体中针对观点挖掘的标签建议
本文研究了使用交互式更新标签建议来改善在德国新冠社交媒体数据的意见挖掘任务中获取注释的效率。作者开发了一些指导方针并进行了一项受控注释研究，发现模型从一个小型专家注释数据集中训练的建议已经可以显著提高注释者的质量，而来自交互式训练模型的标签
PDF3 years ago
ACL使用多语言 BERT 的斯瓦希里语情感分类
该研究利用最先进的多语言 BERT 模型，对斯瓦希里语数据集进行情感分类，实现了 87.59％的最佳准确率。
PDF3 years ago
EMNLP基于知识的方法对意见挖掘中的对象和属性共指进行分类
本文提出了一种自动挖掘和利用特定领域知识的方法，以协助对消费者对产品的评论进行类别划分和内容关联，通过在无标签的评论数据中提取领域特定的知识，并利用知识感知神经联合分类模型共同完成任务，实证结果表明该方法在涉及五个产品类型的实际数据集中表现
PDF4 years ago
使用变形金刚和多任务学习识别混合代码社交媒体文本中的情感 - 在 SemEval-2020 任务 9 中的 UPB
本篇论文描述了研究团队为 SemEval-2020 Task 9 开发的两个系统，用于涵盖印地语 - 英语和西班牙语 - 英语这两种混合语言。通过介绍利用多种神经网络方法和预训练的单词嵌入的解决方案，我们提出的多语言 BERT 方法在印地语
PDF4 years ago
电子商务中基于评论驱动的问答系统的意见感知答案生成
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
PDF4 years ago
社交媒体立场检测：现状与趋势
该文综述了社交媒体上基于观点挖掘的新兴姿态检测技术，比较了不同领域的方法，包括自然语言处理、Web 科学和社交计算，并在现有基准数据集上介绍了这些姿态检测技术的最新结果，讨论了最有效的方法和技术，还探讨了社交媒体上姿态检测的新趋势和应用，最
PDF4 years ago
回复和引用中的立场（SRQ）：用于学习 Twitter 会话中立场的新数据集
通过对推特上有争议话题的帖子进行回复和引用回复的态度标注，创建了包含超过 5200 个态度标注的推特态度数据集，以提高谣言识别和用户间敌对关系判定的效果。同时，为了提高识别准确率，研究者还设计了引导标注数据选取的方法。研究表明，与单一信息源
PDF4 years ago