超越意见挖掘:客户评论的意见摘要
计算与语言
2022-06-06 v1 人工智能
机器学习
摘要
在信息时代,客户评论对于做出购买决策至关重要。此类评论可被自动摘要,以向用户提供意见概览。在本教程中,我们介绍对研究人员和从业者有用的意见摘要的各个方面。首先,我们将介绍该任务及其主要挑战。然后,我们将介绍现有的意见摘要解决方案,包括前神经与神经方法。我们将讨论摘要器如何在无监督、少样本和监督三种机制下进行训练。每种机制都根植于不同的机器学习方法,如自编码、可控文本生成和变分推断。最后,我们将讨论资源与评估方法,并以未来方向作结。这个三小时的教程将全面概述意见摘要的主要进展。听众将充分掌握对研究和实际应用均有用的知识。
引用
@article{arxiv.2206.01543,
title = {Beyond Opinion Mining: Summarizing Opinions of Customer Reviews},
author = {Reinald Kim Amplayo and Arthur Bražinskas and Yoshi Suhara and Xiaolan Wang and Bing Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2206.01543},
year = {2022}
}
备注
SIGIR Tutorial 2022