SA2SL：从方面级情感分析到面向商业智能的社交聆听系统
计算与语言
2021-06-11 v2
摘要
本文呈现了一个基于越南语方面级情感分析构建社交聆听系统的过程，涵盖从创建数据集到搭建实际应用。首先，我们创建了UIT-ViSFD，一个越南语智能手机反馈数据集，作为基于严格标注方案评估方面级情感分析的新基准语料库，包含11,122条用于移动电商的人工标注评论，可免费用于研究。我们还提出了一种基于Bi-LSTM架构与fastText词嵌入的越南语方面级情感任务方法。实验表明，我们的方法取得了最佳性能，方面任务F1-score为84.48%，情感任务为63.06%，优于若干常规机器学习与深度学习系统。最后同样重要的是，我们构建了SA2SL，一个基于我们数据集上最佳性能模型的社交聆听系统，这将启发未来的更多社交聆听系统。
引用
@article{arxiv.2105.15079,
title = {SA2SL: From Aspect-Based Sentiment Analysis to Social Listening System for Business Intelligence},
author = {Luong Luc Phan and Phuc Huynh Pham and Kim Thi-Thanh Nguyen and Tham Thi Nguyen and Sieu Khai Huynh and Luan Thanh Nguyen and Tin Van Huynh and Kiet Van Nguyen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2105.15079},
year = {2021}
}