从文本评论中自动抽取产品本体
计算与语言
2021-05-25 v1
摘要
本体已被证明在多种利用文本评论的场景中颇有裨益。然而，人工构建本体是一个费力且耗时的过程，亟需自动化。我们提出一种新颖的方法，利用极少量人工标注的训练数据，从产品评论中自动抽取以部分-整体关系(meronomies)形式存在的本体。我们表明，在多个不同的场景中，我们的方法生成的本体优于人工构建的本体(WordNet)以及现有方法(Text2Onto与COMET)抽取的本体。具体而言，在人工标注者评价以及基于Amazon现有问答数据集的评价中，我们所生成的本体均优于其他本体。此外，我们的方法在捕获未见产品的知识方面具有更好的泛化能力。最后，我们考虑一个真实场景，表明相较于使用Amazon的标准评分聚合，我们的方法更能依据评论确定推荐产品。
引用
@article{arxiv.2105.10966,
title = {Automatic Product Ontology Extraction from Textual Reviews},
author = {Joel Oksanen and Oana Cocarascu and Francesca Toni},
journal= {arXiv preprint arXiv:2105.10966},
year = {2021}
}