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联合约束的LDA模型用于产品和观点的联合提取
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文件大小: 874kb
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上传时间: 2021-03-07
详细说明:潜在狄利克雷分配(LDA)模型是文档级的概率模型,已被广泛使用。 但是,该模型的一个基本问题是在识别句子中的共现关系(例如,方面-方面,方面-方面等)方面存在不足。 为了解决该问题,我们提出了一种关联约束的LDA(AC-LDA),以有效地捕获共现关系。 具体来说,根据产品评论中句法结构的基本特征,我们将三种主要类型的单词联想组合形式化,并精心设计相应的标识。 为了减少全局方面词对局部分布的影响,我们对全局方面应用了重要的约束。 最后,将约束条件和相关的关联组合合并到LDA中,以指导学习过程中主题词的分配。 基于对现实世界中产品评论数据的实验,我们证明了该模型可以有效地捕获隐藏在本地句子中的关系,并进一步提高细粒度方面和见解词的提取率。 我们的结果证实了AC-LDA在萃取精度方面优于最新技术的优势。 我们还验证了我们的方法在识别不规则出现的术语(例如无方面的意见,低频率的单词和次要方面)方面的优势。
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