TAILIEUCHUNG - Báo cáo khoa học: "A Unified Graph Model for Sentence-based Opinion Retrieval"

There is a growing research interest in opinion retrieval as on-line users’ opinions are becoming more and more popular in business, social networks, etc. Practically speaking, the goal of opinion retrieval is to retrieve documents, which entail opinions or comments, relevant to a target subject specified by the user’s query. A fundamental challenge in opinion retrieval is information representation. | A Unified Graph Model for Sentence-based Opinion Retrieval Binyang Li Lanjun Zhou Shi Feng Kam-Fai Wong Department of Systems Engineering and Engineering Management The Chinese University of Hong Kong byli Ijzhou sfeng kfwong @ Abstract There is a growing research interest in opinion retrieval as on-line users opinions are becoming more and more popular in business social networks etc. Practically speaking the goal of opinion retrieval is to retrieve documents which entail opinions or comments relevant to a target subject specified by the user s query. A fundamental challenge in opinion retrieval is information representation. Existing research focuses on document-based approaches and documents are represented by bag-of-word. However due to loss of contextual information this representation fails to capture the associative information between an opinion and its corresponding target. It cannot distinguish different degrees of a sentiment word when associated with different targets. This in turn seriously affects opinion retrieval performance. In this paper we propose a sentence-based approach based on a new information representation namely topic-sentiment word pair to capture intra-sentence contextual information between an opinion and its target. Additionally we consider inter-sentence information to capture the relationships among the opinions on the same topic. Finally the two types of information are combined in a unified graph-based model which can effectively rank the documents. Compared with existing approaches experimental results on the COAE08 dataset showed that our graph-based model achieved significant improvement. 1 Introduction In recent years there is a growing interest in sharing personal opinions on the Web such as product reviews economic analysis political polls etc. These opinions cannot only help independent users make decisions but also obtain valuable feedbacks Pang et al. 2008 . Opinion oriented research including sentiment .

• Báo cáo khoa học
• A Unified Graph Model
• Sentence based Opinion Retrieval
• Binyang Li
• Lanjun Zhou
• báo cáo khoa học
• báo cáo ngôn ngữ
• ngôn ngữ tự nhiên
• Bài giảng Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
• Kỹ thuật lập trình
• Mô hình ngôn ngữ
• Mô hình n gram
• Dịch máy
• Phương pháp dịch máy
• Hiểu ngôn ngữ
• Phân loại tin tự động
• Tạo chí tin học
• Điều khiển học
• Truy vấn ngôn ngữ tự nhiên
• Phép dịch truy vấn ngôn ngữ tự nhiên
• Truy vấn SQL
• Văn phạm ngữ nghĩa
• Xử lý nhập nhằng ngữ nghĩa
• Xử lý ngữ nghĩa
• Phân tích ngữ nghĩa
• Biểu diễn vị từ
• Thuộc tính về sự kiện
• Thuộc tính về sự kiện
• Xử lý ngôn ngữ
• Natural Language Processing
• Ngôn ngữ lập trình
• Nhập nhằng cấu trúc
• Tri thức về ngôn ngữ
• Mô hình ngôn ngữ Google Book N grams
• Mô hình ngôn ngữ KenLM
• Phương pháp làm mịn
• Bài toán PTCP
• Phân tích cú pháp
• Cấu trúc ngữ pháp
• Phân tích cú pháp xác suất
• CKY kết hợp xác suất
• Văn phạm phi ngữ cảnh xác suất
• Hình thái học
• Gán nhãn từ loại
• Ngôn ngữ tự nhiên trong dịch máy
• Hệ thống dịch máy
• Phương pháp xây dựng bảng từ
• Tác từ
• Conditional random fields
• Nhận dạng thực thể có tên
• Đối tượng vật lý trừu tượng
• Phân lớp văn bản
• Biểu diễn nhị phân
• Ma trận từ văn bản
• Wolfram Alpha
• Trích rút thông tin
• Phương pháp Snowball