从比较型产品评论中抽取关注实体
信息检索
2023-11-01 v1 计算与语言
机器学习
摘要
本文提出一种基于深度学习的方法，用于从各类电子商务网站的用户评论中抽取产品比较信息。任何比较型产品评论都包含三个主要信息实体：被比较产品的名称、用户观点（谓词）以及被比较的特征或方面。在评论中，这些提供信息的实体彼此依赖，并受语言规则约束。我们观察到，它们之间的相互依赖关系可以很好地用 LSTM 来刻画。我们在现有手动标注的数据集上评估了我们的系统，并观察到其相对于该任务中流行的现有语义角色标注（SRL）框架具有更优性能。
引用
@article{arxiv.2310.20274,
title = {Extracting Entities of Interest from Comparative Product Reviews},
author = {Jatin Arora and Sumit Agrawal and Pawan Goyal and Sayan Pathak},
journal= {arXiv preprint arXiv:2310.20274},
year = {2023}
}
备注
Source Code: https://github.com/jatinarora2702/Review-Information-Extraction