基于带汇点流形的面向属性抽取式观点摘要

该文研究面向在线顾客点评的面向属性抽取式观点摘要问题。传统方法主要考虑如何抽取属性相关观点,该文提出进一步考虑观点的富含信息(informativeness)、重要性(salience)及多样性(diversity)这三方面要求。该文提出了一个基于带汇点的流形排序的一体化的摘要抽取模型,在一体化的流形排序过程中同时考虑三方面要求。在餐馆点评数据上的实验表明了所提出三方面要求的合理性及摘要抽取模型的有效性。

面向在线顾客点评的属性依赖情感知识学习

该文研究属性依赖情感知识学习。首先提出了一个新颖的话题模型,属性观点联合模型(Joint Aspect/Opinion model,JAO),来同时抽取评论实体属性及属性相关观点词信息。在此基础上,对于各个属性,构造属性依赖的词关系图,并在该图上应用马尔科夫随机行走过程来计算观点词到少量褒、贬种子词的游走时间(Hitting Time),进而估计这些词的属性依赖的情感极性分值。在餐馆点评数据上的实验表明所提出的方法能有效抽取属性相关观点词,同时有效估计其属性依赖的情感极性分值。