面向公司画像与员工意见挖掘的方面-情感嵌入
计算与语言
2019-02-25 v1
摘要
当今公司与组织林立，对它们进行排序并从中择一是一项困难且繁琐的任务。尽管已有许多对公司排名的指标，但本质上仍需要一种综合考虑构成员工对公司看法的各个方面的通用指标。在这项工作中，我们旨在通过查阅可靠的公司员工评论，为各公司生成基于方面-情感的嵌入，从而克服上述问题。我们基于著名网站 Glassdoor.com 创建了全面的公司评论数据集，并采用一种新颖的集成方法进行方面级情感分析。尽管围绕电影、音乐等主题的评论已有相当数量的研究，但本工作是此类问题的首创。我们还从汇总得到的嵌入中提供了若干洞见，从而帮助用户更好地理解其选择，并依据定制化偏好筛选公司。
引用
@article{arxiv.1902.08342,
title = {Aspect-Sentiment Embeddings for Company Profiling and Employee Opinion Mining},
author = {Rajiv Bajpai and Devamanyu Hazarika and Kunal Singh and Sruthi Gorantla and Erik Cambria and Roger Zimmerman},
journal= {arXiv preprint arXiv:1902.08342},
year = {2019}
}