Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Sức khỏe - Y tế
Văn bản luật
Nông Lâm Ngư
Kỹ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
Tìm
Danh mục
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Y tế sức khỏe
Văn bản luật
Nông lâm ngư
Kĩ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Thông tin
Điều khoản sử dụng
Quy định bảo mật
Quy chế hoạt động
Chính sách bản quyền
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
0
Trang chủ
Luận Văn - Báo Cáo
Báo cáo khoa học
Báo cáo khoa học: "Mining User Reviews: from Specification to Summarization Xinfan Meng Key Laboratory of Computational Linguistics "
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Báo cáo khoa học: "Mining User Reviews: from Specification to Summarization Xinfan Meng Key Laboratory of Computational Linguistics "
Công Tráng
53
4
pdf
Đang chuẩn bị nút TẢI XUỐNG, xin hãy chờ
Tải xuống
This paper proposes a method to extract product features from user reviews and generate a review summary. This method only relies on product specifications, which usually are easy to obtain. Other resources like segmenter, POS tagger or parser are not required. At feature extraction stage, multiple specifications are clustered to extend the vocabulary of product features. Hierarchy structure information and unit of measurement information are mined from the specification to improve the accuracy of feature extraction. . | Mining User Reviews from Specification to Summarization Xinfan Meng Key Laboratory of Computational Linguistics Peking University Ministry of Education China mxf@pku.edu.cn Houfeng Wang Key Laboratory of Computational Linguistics Peking University Ministry of Education China wanghf@pku.edu.cn Abstract This paper proposes a method to extract product features from user reviews and generate a review summary. This method only relies on product specifications which usually are easy to obtain. Other resources like segmenter POS tagger or parser are not required. At feature extraction stage multiple specifications are clustered to extend the vocabulary of product features. Hierarchy structure information and unit of measurement information are mined from the specification to improve the accuracy of feature extraction. At summary generation stage hierarchy information in specifications is used to provide a natural conceptual view of product features. 1 Introduction Review mining and summarization aims to extract users opinions towards specific products from reviews and provide an easy-to-understand summary of those opinions for potential buyers or manufacture companies. The task of mining reviews usually comprises two subtasks product features extraction and summary generation. Hu and Liu 2004a use association mining methods to find frequent product features and use opinion words to predict infrequent product features. A.M. Popescu and O. Etzioni 2005 proposes OPINE an unsupervised information extraction system which is built on top of the Kon-wItAll Web information-extraction system. In order to reduce the features redundancy and provide a conceptual view of extracted features G. Carenini et al. 2006a enhances the earlier work of Hu and Liu 2004a by mapping the extracted features into a hierarchy of features which describes the entity of interest. M. Gamon et al. 2005 clusters sentences in reviews then label each cluster with a keyword and finally provide a tree map .
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
Báo cáo khoa học: "Automatically Mining Question Reformulation Patterns from Search Log Data"
Báo cáo khoa học: "A Bilingual Context Mining and Sentiment Analysis Summarization System"
Báo cáo khoa học: "A Statistical Model for Unsupervised and Semi-supervised Transliteration Mining"
Báo cáo khoa học: "Mining Refinements to Online Instructions from User Generated Content"
Báo cáo khoa học: "Mining Entity Types from Query Logs via User Intent Modeling"
Báo cáo khoa học: "Error Mining on Dependency Trees"
Báo cáo khoa học: "Generating Templates of Entity Summaries with an Entity-Aspect Model and Pattern Mining"
Báo cáo khoa học: "Comparable Entity Mining from Comparative Questions"
Báo cáo khoa học: "Nonlinear Evidence Fusion and Propagation for Hyponymy Relation Mining"
Báo cáo khoa học: "Insights from Network Structure for Text Mining"
crossorigin="anonymous">
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.