利用外部信息实现弱监督意见摘要
计算与语言
2019-11-25 v1
摘要
从在线产品评论中进行意见摘要是一项具有挑战性的任务，涉及识别与被评论产品各方面相关的意见。先前工作需额外人工努力以识别相关方面，而我们转而应用来自外部领域的领域知识自动实现相同目标。本工作提出 AspMem，一种生成式方法，包含一组用于存储方面相关知识的记忆单元。这种显式记忆有助于获得更好的意见表示并更精确地推断方面信息。我们在方面识别与意见摘要任务上评估该方法。实验表明，尽管 AspMem 不像基线那样依赖为给定任务精心手工制作的人类监督，其性能仍优于最先进（SOTA）方法。
引用
@article{arxiv.1911.09844,
title = {Weakly-Supervised Opinion Summarization by Leveraging External Information},
author = {Chao Zhao and Snigdha Chaturvedi},
journal= {arXiv preprint arXiv:1911.09844},
year = {2019}
}
备注
Accepted By AAAI-20