W2VLDA：面向方面级情感分析的近乎无监督系统
计算与语言
2017-07-19 v2
摘要
随着专业网站和社交网络中在线客户意见的增加，对能够按特定领域方面/类别和情感极性帮助组织和分类客户评论的自动系统的需求比以往任何时候都更加迫切。方面级情感分析的有监督方法在其训练所用的领域/语言上取得了良好结果，但为所有领域和语言训练有监督系统而获取人工标注数据通常成本高昂且耗时。本文描述了 W2VLDA，一个基于主题建模的近乎无监督系统，该系统结合其他一些无监督方法和极简配置，即可对任意给定领域和语言执行方面/类别分类、方面词/观点词分离以及情感极性分类。我们在多语言 SemEval 2016 任务 5 (ABSA) 数据集上评估了方面和情感分类的性能。在多种语言（英语、西班牙语、法语和荷兰语）和领域（酒店、餐厅、电子设备）上均展示了具有竞争力的结果。
引用
@article{arxiv.1705.07687,
title = {W2VLDA: Almost Unsupervised System for Aspect Based Sentiment Analysis},
author = {Aitor García-Pablos and Montse Cuadros and German Rigau},
journal= {arXiv preprint arXiv:1705.07687},
year = {2017}
}