Leveraging Large Data with Weak Supervision for Joint Feature and Opinion Word Extraction

摘要

产品特征和意见词抽取为好小粒的情绪分析是很重要的。在这份报纸，我们在知识下面为特征和意见词的联合抽取利用大规模未标记的数据差的背景，仅仅一些特征意见在配对作为弱管理被利用。我们的主要贡献是双重的：首先，我们建议一条数据驱动的途径作为语料库级的语法关系的一张表代表产品特征和意见词，它捕获富有的语言结构；第二，我们造一个简单还柔韧的无指导的模型，优先的知识合并了提取新特征和意见词，它要用体力地获得高效。抽取进程在到某程度，在大数据下面减少错误繁殖的一个引导框架之上被基于。在各种各样的背景下面的试验性的结果与最先进的基线相比证明我们的方法有效、有希望。