Transcript Quan điểm - Trường Đại học Công nghệ, ĐHQGHN

BÀI GIẢNG KHAI PHÁ QUAN ĐIỂM
VÀ KHAI PHÁ PHƯƠNG TIỆN XÃ HỘI
CHƯƠNG 4. KHAI PHÁ QUAN ĐiỂM MỨC KHÍA CẠNH
PGS. TS. HÀ QUANG THỤY
HÀ NỘI 09-2013
TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ
ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI
1
Nội dung
Giới thiệu
2.
Phân lớp quan điểm khía cạnh
Quy tắc cơ sở quan điểm và ngữ nghĩa hợp thành
4.
Trích xuất khía cạnh
5.
Nhận dạng khía cạnh sử dụng tài nguyên
Thi hành đồng thời mở rộng từ điển quan điểm và
trích xuất khía cạnh
7.
Gom nhóm các khía cạnh
8.
Trích xuất thực thể, chủ quan điểm và thời gian
Giải pháp đồng tham chiếu và định hướng nghĩa từ
1.
3.
6.
9.
2
1. Giới thiệu

Đặt vấn đề

Mức tài liệu, mức câu








Chưa rõ đối tượng
Ngầm định đối tượng: phân cực rất cực đoan
Không đủ cho ứng dụng
Nhu cầu KPQĐ mức khía cạnh (dựa trên đặc trưng)
Mô hình thực thể khía cạnh CHUNG và các khía cạnh khác
Sáu bài toán  mọi bộ năm (ei, aij, sijkl, hk, tl)
T/trung hai bài toán: T/xuất k/cạnh và P/lớp quan điểm k/cạnh
Hai bài toán cơ bản



Trích xuất khía cạnh  {cụm từ/từ thể hiện khía cạnh của e}
"Chất lượng âm thanh của điện thoại này là tuyệt vời“
 “Chất lượng âm thanh”;
"Tôi yêu thích điện thoại này“  CHUNG
Phân lớp quan điểm khía cạnh  tích cực/tiêu cực/trung tính
Chất_lượng_âm_thanh  tích cực
CHUNG  tích cực
Lưu ý trường hợp đích cho sẵn: không trích xuất khía cạnh
3
2. Phân lớp quan điểm khía cạnh

Giới thiệu

Bài toán thứ hai
Phát biểu bài toán

Input: Cho 1 câu s và một khía cạnh a trong câu
 Output: Quan điểm về khía cạnh a trong câu
Hai tiếp cận chính: (i) Học có giám sát; (ii) Dựa trên từ vựng



Tiếp cận dựa trên học máy giám sát






Áp dụng phương pháp như mức câu và mức mệnh đề.
Vấn đề chính: Đặc trưng phân lớp, biểu diễn quan điểm
P/T cú pháp phụ thuộc  tập đặc trưng phụ thuộc khía cạnh
Có thể đưa thêm trọng số phụ thuộc
Khác biệt miền ứng dụng: mẫu khó mở rộng, xây dựng ví dụ
học: nhiều công sức
Một số ví dụ



Wei và Gulla, 2010 [WG10]: HL-SOT
Jiang và cộng sự, 2011 [JYZLZ11]: PT cú pháp phụ thuộc
Boiy và Moens, 2009 [BM09]: trọng số các từ liên quan trong
cây cú pháp
4
Dùng cây bản thể quan điểm [WG10]
“...I am very impressed with this camera except for its a bit heavy weight
especially with extra lenses attached. It has many buttons and two main dials.
The first dial is thumb dial, located near shutter button. The second one is the big
round dial located at the back of the camera...”.
Ví dụ: Một phần cây bản thể quan điểm (Sentiment Ontology Tree: SOT)
T(v, v+, v-, T), v: gốc thành phần/khía cạnh, v+, v-,: nút lá dương (âm), T : tập cây
con.
Học cây SOT từ một tập ví dụ mẫu. Thực nghiệm, đánh giá chép 5-folds cross.
[WG10] Wei, Wei and Jon Atle Gulla (2010). Sentiment learning on product reviews via
sentiment ontology tree. in Proceedings of Annual Meeting of the
Computational Linguistics (ACL-2010).
Association for
5
Tiếp cận dựa trên từ vựng

Tiếp cận dựa trên từ vựng (học không giám sát)



Tránh được hạn chế của tiếp cận dựa trên học máy
Phổ miền ứng dụng rộng lớn
Tồn tại một số phương pháp




Hu, Minqing và Bing Liu, 2004 [HL04]
Xiaowen Ding và cộng sự, 2008 [DLY08]
…
Phương pháp của X. Ding và cộng sự


Giả định: Thực thể và các khía cạnh đã được trích xuất
Phương pháp gồm bốn bước

Đánh dấu từ/cụm từ quan điểm

Dùng bộ chuyển hướng quan điểm
Xử lý mệnh đề “nhưng”
Tổng hợp quan điểm


[DLY08] Xiaowen Ding, Bing Liu, Philip S. Yu (2008). A holistic lexicon-based approach
to opinion mining. WSDM 2008: 231-240
6
Phương pháp của X. Ding và cộng sự

Đánh dấu từ/cụm từ quan điểm





Đánh dấu mọi từ/cụm từ quan điểm trong câu.
Tích cực/tiêu cực: 1/-1
“Chất lượng âm thanh của điện thoại này là không tốt nhưng
độ dài pin là dài”
“Chất lượng âm thanh của điện thoại này là không tốt [1]
nhưng độ dài pin là dài”. “tốt” là từ quan điểm, “dài” là từ
quan điểm theo ngữ cảnh.
Dùng bộ chuyển hướng quan điểm




Chuyển hướng quan điểm: tích cực  tiêu cực
Tiếng Anh: not, never, none, nobody, nowhere, neither, và
cannot. Tiếng Việt: không, không bao giờ, không ai…
“Chất lượng âm thanh của điện thoại này là không tốt [-1]
nhưng độ dài pin là dài“.
Các bộ chuyển hướng quan điểm
7
Phương pháp của X. Ding và cộng sự

Xử lý mệnh đề “nhưng”







Tổng hợp quan điểm




Từ/cụm từ chỉ dẫn tính ngược: có thể đổi hướng quan điểm.
Tiếng Anh điển hình là “but” (“nhưng”)
Luật xử lý: hướng quan điểm trước từ ngược (ví dụ,
“nhưng”) và hướng sau khi từ ngược là đối nghịch nhau nếu
quan điểm ở một bên chưa được xác định.
Ví dụ, “Chất lượng âm thanh của điện thoại này là không tốt
[-1] nhưng độ dài pin là dài“ [1].
Một số từ ngược: "ngoại trừ” (“with the exception of,” “except
that,” và “except for”)
Lưu ý: “Xe x là rất tốt, nhưng xe y là tốt hơn“, tiếng Anh “not
only … but also …”
Định hướng quan điểm cho khía cạnh:
swj: từ/cụm từ quan điểm trong s, dist (swj, ai): khoảng cách
ai  swj, swj.so: trọng số quan điểm của swj.
Ngưỡng định hướng tích cực/tiêu cực
Cải tiến thuật toán

Luật quan điểm và ngữ nghĩa từ
8
3. Quy tắc cơ sở của quan điểm và
ngữ nghĩa thành phần

Quy tắc quan điểm





Biểu diễn ngụ ý một quan điểm tích cực/tiêu cực
Từ/cụm từ hoặc hợp thành
Hợp thành: cần tri thức chung/tri thức miền ứng dụng
Ý nghĩa hợp thành: hàm (ý nghĩa thành phần, quy tắc cú
pháp hợp thành)
Quy tắc: kiểu chuẩn BNF
[Liu10] Liu, Bing (2010). Sentiment Analysis and Subjectivity, in Handbook of
Natural Language Processing, Second Edition, N. Indurkhya and F.J.
Damerau, Editors. 2010.
9
Quy tắc cơ bản: 8 quy tắc đầu tiên

Một số quy tắc tiếng Anh
::= P
Tích cực
:: P
2.
| PO
| PO
3.
| đổi_hướng N
4.
| đổi_hướng NE
5.
Negative
::= N
Tiêu cực
:: N
6.
| NE
| NE
7.
| đổi_hướng P
8.
| đổi_hướng PO
P/PO: hai biểu diễn quan điểm tích cực. P biểu diễn quan điểm
tích cực nguyên tử (từ/cụm từ quan điểm tích cực), PO
biểu diễn hợp thành của quan điểm tích cực.
N/NE: tương tự nhưng đối ngẫu (tiêu cực)
Positive và Negative: biểu diễn quan điểm kết thúc xác đinh
quan điểm cho đối tượng/khía cạnh
1.
Positive
10
Đổi_hướng quan điểm
(Sentiment_shifters)

Một số lưu ý
Không là biểu diễn BNF thực sự song ích lợi hiểu khái niệm
 Đổi-hướng: hình thức khác nhau
 Vị trí sau-trước N|NE|P|PO hoặc ở giữa đổi-hướng với
N|NE|P|PO có từ trung gian
 Trong tiếng Anh: “valence shifters”
 Từ phủ định: not, never, none, nobody, nowhere, neither, và
cannot
 Trợ động từ chỉ phương thức: would, should, could, might,
must, và ought. "phanh có thể được cải thiện“ tiêu cực
 Tiền-giả định: Works, fail, omit, neglect. “Nó hoạt động” tích
cực <> “nó khó hoạt động” tiêu cực
 Các từ thất bại (Fails), bỏ qua (omit, neglec) “Máy ảnh này
thất bại khi gây ấn tượng với tôi” tiêu cực.
 Châm biếm cũng là một dạng đổi hướng “Chiếc xe này tuyệt
vời, nó không khởi động ngay ngày đầu tiên” tiêu cực
 Thủ công: dễ dàng <> tự động nhận biết và xử lý: thách thức

11
Biểu diễn quan điểm không đổi hướng


Bao gồm 6 loại biểu diễn
1/Từ/cụm từ quan điểm
Loại biểu diễn đơn giản nhất: từ/cụm từ ; từ/cụm từ tự chúng
biểu diễn quan điểm tích cực/tiêu cực.
9. P ::= một từ/cụm từ quan điểm tích cực
10. N ::= một từ/cụm từ quan điểm tiêu cực
“Âm thanh của điện thoại này tốt”

2/Tăng/giảm lượng quan điểm
Tương tự các quy tắc 3,4 và 7,8: thể hiện tăng lượng|giảm
lượng|đổi-hướng một mục quan điểm (danh từ/cụm danh từ).
11. PO ::= giảm/giảm_đi N
12.
| tăng/tăng_thêm P
13. NE ::= giảm/giảm_đi P
12.
| tăng/tăng_thêm N
"Thuốc này làm giảm đáng kể đau đớn của tôi“: “đau đớn” tiêu
cực, “giảm đau đớn” tích cực
“"nỗi đau của tôi biến mất sau khi dùng thuốc“
Vị trí: trước|sau|có_trung_gian giữa quan_điểm và tăng|giảm
12
Tiềm năng quan điểm

3/ Cao|thấp|tăng/giảm lượng từ tiềm năng quan điểm
<Tiềm_năng_tích_cực>: giá trị|lượng nhỏ tiêu cực, giá trị|lượng
lớn tích cực. "Tuổi thọ pin ngắn“<> "Tuổi thọ pin dài“. Tuổi
thọ pin là tiềm năng tích cực (Positive potential items: PPI)
<Tiềm_năng_tiêu_cực>: giá trị|lượng nhỏ tích cực, giá trị|lượng
lớn tiêu cực. “Chi phí mua máy ảnh cao“<>” “Chi phí mua
máy ảnh thấp“, “Sony giảm giá máy ảnh”. Chi phi muc, Giá
là tiềm năng tiêu cực (Negative potential items: NPI).
Tiềm_năng_tiêu_cực, Tiềm_năng_tích_cực không hàm ý quan
điểm, nhưng  tính từ số lượng, từ/cụm từ thay đổi số lượng
 quan điểm.
15. PO :: = no_low_less_or_decreased_quantity_of NPI
16.
| Large_larger_or_increased_quantity_of PPI
17. NE :: = no_low_less_or_decreased_quantity_of PPI
18.
| Large_larger_or_increased_quantity_of NPI
19. NPI :: = a_negative_potential_item
20. PPI :: = a_positive_potential_item
13
Sự kiện mong muốn, chuẩn

4/ Sự kiện mong muốn/không mong muốn
Câu chủ quan biểu diễn sự kiện mong muốn/không mong
muốn. “Sau khi hai người nằm trên đệm hai tuần, một ngọn
núi xuất hiện ở giữa” tiêu cực chất lượng đệm
21.
P ::= sự_kiện_mong_muốn
22. N ::= sự_kiện_không_mong_muốn

5/ Trong/lệch chuẩn hoặc phạm vi giá trị mong muốn
Một số tình huống, mục có quy định phạm vi: lệch là tiêu cực.
“Sau khi dùng thuốc, huyết áp của tôi lên tới 410” Tiêu cực
23.
P ::= trong_vùng_mong_muốn
24.
N ::= ngoài_vùng_mong_muốn
14
Tài nguyên/chất thải

6/Sản xuất/tiêu thụ tài nguyên/chất thải
Sản xuất (tiêu thụ) lượng lớn tài nguyên  tích cực (tiêu cực)
"máy tính này dùng rất nhiều điện"
Sản xuất (tiêu thụ) lượng lớn chất thải  tiêu cực (tích cực)
25. P :: = sản_xuất_lượng_lớn_nhiều_hơn_tài_nguyên
26.
| sản_xuất _không_ít_ít_hơn_chất_thải
27.
| tiêu_thụ_không_ít_ít_hơn_tài_nguyên
28.
| tiêu_thụ_lượng_lớn_nhiều_hơn_chất_thải
29. N :: = sản_xuất_ không_ít_ít_hơn_tài_nguyên
30.
| sản_xuất_lượng_lớn_nhiều_hơn_chất_thải
31.
| tiêu_thụ_lượng_lớn_nhiều_hơn_tài_nguyên
32.
| tiêu_thụ_không_ít_ít_hơn_chất_thải
15
4. Trích xuất khía cạnh

Giới thiệu







Input: Cho một câu chủ quan s về một đối tượng e
Output: Mọi khía cạnh a của e có trong s
Trích xuất thông tin
Thuận lợi: Quan điểm liên quan tới đối tượng.
Lưu ý: “Chiếc xe này đắt tiền” ẩn
Phương pháp: 4 phương pháp chính
Phương pháp

4 phương pháp chính, căn cứ vào:




Danh từ/cụm danh từ thường xuyên
Mối quan hệ “từ quan điểm” với từ/cụm từ “khía cạnh”
Sử dụng học có giám sát
Sử dụng mô hình chủ đề
16
Trích xuất khía cạnh từ web

Giới thiệu



Khai phá quan điểm chủ yếu từ đánh giá trực tuyến trên
web
Căn cứ vào định dạng nhận xét trên web
Hai định dạng chính



Dạng có cấu trúc ƯU (Pros), KHUYẾT (Cons) và đánh
giá chi tiết:
(i) Nêu ngắn gọn ưu điểm hình,
(ii) Nêu ngặn gọn khuyết điểm điển hình;
(iii) Đánh giá chi tiết
Lợi thế cho trích xuất khía cạnh
Dạng đánh giá tự do: Không có mô tả ngắn gọn ưu,
khuyết
Hình vẽ trang sau
17
Trích xuất khía cạnh từ web

Nhận xét dạng 1





Trích xuất khía cạnh từ ƯU và KHUYẾT khá dễ dàng
Đặc trưng: Ngắn gọn, cụm từ ngắn|phân đoạn câu.
Thông thường, mỗi đoạn chỉ gồm một khía cạnh
Phân đoạn câu: dấy phảy, chấm phảy, gạch nối, &, “và”, “nhưng”…
Nhận xét dạng 2
18
Quan sát quan điểm Opinion Observer

Giới thiệu



Bing Liu, Minqing Hu, Junsheng Cheng (2005). Opinion
observer: analyzing and comparing opinions on the Web.
WWW 2005: 342-351.
Trích xuất khía cạnh, phân lớp quan điểm, trực quan hóa so
sánh hai sản phẩm,
Ba dạng đánh giá



Chỉ có ƯU và KHUYẾT (C|net.com)
ƯU và KHUYẾT và chi tiết (Epinions.com)
Dạng tự do (Amazon.com)
19
Opinion Observer

Bài toán

Input:



Output


Tập sản phẩm cùng/khác thương hiệu
Tập trang web chứa đánh giá về các sản phẩm
Trực quan hóa kết quả như hình bên
Quá trình


Hai giai đoạn
Trích xuất và phân tích đánh giá




Hai bước
B1. Tải đánh giá, tiền xử lý, lưu vào CSDL
B2. Phân tích đánh giá, trích xuất khía cạnh và định hướng nhậ
xét. Sử dụng học máy giám sát
So sánh kết quả

Lựa chọn hai sản phẩm để trực quan hóa
20
Tìm từ/cụm từ thường xuyên

Giới thiệu






Lập luận: Khi có nhiều đánh giá, các biểu diễn khía cạnh
được dùng chung.
Cho tập gồm rất nhiều văn bản đánh giá về một lĩnh vực.
Phân loại từ cho mọi văn bản đánh giá
Chỉ những từ/cụm từ có tần suất vượt quá ngưỡng được
giữ lại. Ngưỡng : từ thực nghiệm.
Danh từ/cụm danh từ không thường xuyên: không là khía
cạnh / khía cạnh không quan trọng
Đánh giá



Đơn giản song rất hiệu quả.
Được sử dụng trong sản phẩm thương mại.
Tồn tại nhiều phiên bản cải tiến
21
Khai thác quan hệ quan điểm-khía cạnh

Giới thiệu





Lập luận: Quan điểm hướng đích  quan điểm – khía cạnh
có liên quan.
Biết quan điểm  biết khía cạnh ở lân cận
Nếu một câu không chứa danh từ/cụm danh từ thường
xuyên thì chọn từ/cụm từ gần nhất từ quan điểm
“Phần mềm này tuyệt vời”. “Tuyệt với” từ quan điểm 
“phần mềm” có thể được trích chọn như khía cạnh
Cải tiến


Nhiều công trình công bố
Tồn tại nhiều phiên bản cải tiến
22
Dùng học giám sát

Giới thiệu




Lập luận: Trích xuất khía cạnh là bài toán con của trích xuất
thông tin  sử dụng các phương pháp trích xuất thông tin
Phương pháp điển hình là học dãy: HMM, CRF, ..
Cần có ví dụ mẫu làm bằng tay
Họ các thuật toán



Họ thuật toán CRF được sử dụng nhiều
Một lớp sử dụng SVM
Có thể khai thác không gian web
23
Học giám sát và mô hình chủ đề

Học giám sát







Mô hình chủ đề





Lập luận: Trích xuất khía cạnh là bài toán con của trích xuất
thông tin  sử dụng các phương pháp trích xuất thông tin
Phương pháp điển hình là học dãy: HMM, CRF, ..
Cần có ví dụ mẫu làm bằng tay
Họ thuật toán CRF được sử dụng nhiều
Một lớp sử dụng SVM
Có thể khai thác không gian web
mô hình chủ đề thống kê phát hiện ra các chủ đề
Phương pháp không giám sát
LSA, LDA và …
Phối hợp mô hình chủ đề với các kỹ thuật khác.
Lập ánh xạ khía cạnh ẩn

Tồn tại khía cạnh hiện và khía cạnh ẩn
24
5. Nhận dạng khía cạnh dùng tài nguyên

Nhận xét





Thường giải quyết theo hình dạng,
Một số trường hợp có cái nhìn đơn giản
Trích xuất khía cạnh và phân lớp quan điểm khía cạnh: thực
tế rất phức tạp, từ quan điểm+cụm từ khía cạnh không luôn
luôn là quan trọng
Sử dụng tài nguyên là một dấu hiệu nhận biết quan điểm tốt
Nội dung




Dãy quy tắc 25-32 cho biết sử dụng tài nguyên/chất thải
27. P ::= tiêu_thụ_không_ít_ít_hơn_tài_nguyên
31. N ::= tiêu_thụ_lượng_lớn_nhiều_hơn_tài_nguyên
Ví dụ, “Máy gặt này sử dụng rất nhiều nước”.
Zhang, Lei and Bing Liu (2011). Extracting Resource Terms
for Sentiment Analysis. IJCNLP-2011 “Tình cảm/quan điểm
thể hiện trong một câu sử dụng tài nguyên thường được xác
định theo bộ ba (động từ, lượng hóa, cụm_danh từ),
cụm_danh từ là một danh từ hoặc cụm danh từ”.
“Lượng hóa” là một dấu hiệu nhận biết
25
Danh sách lượng hóa và quá trình
Zhang, Lei and Bing Liu (2011). Extracting Resource Terms for
Sentiment Analysis. IJCNLP-2011: Đồ thị hai phía

Một danh sách các lượng hóa tiếng Anh
several, numerous, many, much,
more, most, less, least
a large/huge/small/tiny number of
a large/huge/small/tiny quantity/amount of
lot/lots/tons/ton/plenty/deal/load/loads of
[a] few/little







Một vài định nghĩa





Thuật ngữ “tài nguyên” biểu diễn một thực thể thực/ảo được
tiêu thụ hoặc thu được để hưởng lợi từ nó. “Cái ti vi này hút
nhiều tiền của tôi”, “Điện thoại này xài nhiều bộ nhớ tích
hợp”.
Một động từ dùng tài nguyên (động từ tài nguyên) là một
động từ có thể diễn tả sử dụng tài nguyên
GĐ1. Nhận dạng động từ tài nguyên tổng quát
GĐ2. Phát hiện từ tài nguyên trong một kho ngữ liệu miền
Thuật toán MRE (Q, G) xây dựng đồ thị hai phía
26
6. Làm đồng thời mở rộng từ điển
quan điểm và trích xuất khía cạnh

Quan sát






Quan điểm luôn đi với đối tượng: quan hệ
Đồng thời trích xuất khía cạnh với phân lớp quan điểm
OA: quan hệ quan điểm – khía cạnh
OO: quan hệ giữa các quan điểm
AA: quan hệ khía cạnh – khía cạnh
Nội dung





(OA) trích xuất khía cạnh sử dụng từ quan điểm
(AA) trích xuất khía cạnh sử dụng các khía cạnh đã được
chiết xuất
(OA) chiết xuất từ quan điểm bằng cách sử dụng các khía
cạnh đã được chiết xuất
(OO) chiết xuất từ quan điểm bằng cách sử dụng cả từ quan
điểm và từ quan điểm đã trích xuất
Bảng trang sau
27
Bảng quan hệ OA, OO, AA
28
7. Gom nhóm các biểu thị khía cạnh

Nhận xét






Biểu thị đa dạng, phi chuẩn của người dùng về khía cạnh
Biểu thị khía cạnh: “giọng nói”, “âm thanh”, “chất lượng cuộc
gọi”…
Biểu thị quan điểm: “Chiếc điện thoại này đắt”, “Máy tính này
rẻ”…
Cần thiết phải gom nhóm các biểu thị khía cạnh
Từ đồng nghĩa (synonym)
Một số phương pháp



Carenini, Giuseppe, Raymond Ng, and Ed Zwart (2005).
Extracting knowledge from evaluative text. K-CAP-05: dựa
trên độ đo tương tự tích hợp từ tương tự xâu, từ đồng
nghĩa, khoảng cách từ vựng theo WordNet
Yu, Jianxing, Zheng-Jun Zha, Meng Wang, Kai Wang, and
Tat-Seng Chua (2011). Domain-Assisted Product Aspect
Hierarchy Generation: Towards Hierarchical Organization of
Unstructured Consumer Reviews. EMNLP-2011.
Zhai, Zhongwu và cộng sự (4 bài báo)
29
Gom nhóm các biểu thị khía cạnh

Huyen-Trang Pham, Tien-Thanh Vu, Mai-Vu Tran, Quang-Thuy Ha
(2011). A Solution for Grouping Vietnamese Synonym Feature
Words in Product Reviews, APSCC’2011: 503-508, Jeju, Korea,
DOI: http://doi.ieeecomputersociety.org/10.1109/APSCC.2011.48
30
8. Trích xuất thực thể, chủ quan điểm
và thời gian

Giới thiệu



Trích xuất thực thể, chủ sở hữu quan điểm và thời gian: bài
toán nhận dạng thực thể định danh điển hình (named entity
recognition: NER).
Bài toán chung “trích xuất thông tin” của truy hồi thông tin,
khai phá văn bản, khai phá dữ liệu, học máy và xử lý ngôn
ngữ tự nhiên.
Phương pháp




Rất nhiều công trình nghiên cứu liên quan
Hai hướng tiếp cận chính: dựa theo luật và thống kê
Dựa trên luật được thi hành sớm
Học thống kê: HMM, CRF
31
9. Giải pháp đồng tham chiếu và định
hướng nghĩa từ

Giới thiệu




Mở rộng hơn là sử dụng công cụ của NLP trong khai phá
quan điểm.
Giải quyết vấn đề ám chỉ: một đối tượng thực tế nhưng
được biểu diễn bằng những phương án khác nhau
"Tôi mua một chiếc iPhone hai ngày trước. Nó trông rất đẹp.
Tôi đã thực hiện nhiều cuộc gọi trong hai ngày qua. Chúng
là tuyệt vời "
Nội dung


Ding, Xiaowen and Bing Liu (2010). Resolving Object and
Attribute Coreference in Opinion Mining. COLING-2010:
Thiết kế và đánh giá hai bộ học mới các đặc trưng liên quan
tới quan điểm (không so sánh và so sánh).
Akkaya, Cem, Janyce Wiebe, and Rada Mihalcea (2009).
Subjectivity word sense disambiguation. EMNLP-2009: định
hướng chủ quan ý nghĩa từ (subjectivity word sense
Disambiguation: SWSD)
32