Notice bibliographique
Résumé
With the rapid growth of product review forums, discussion groups, and Blogs, it is almost impossible for a customer to make an informed purchase decision. Different and possibly contradictory opinions written by different reviewers can even make customers more confused. In the last few years, mining customer reviews (opinion mining) has emerged as an interesting new research direction to address this need. One of the interesting problem in opinion mining is Opinion Question Answering (Opinion QA). While traditional QA can only answer factual questions, opinion QA aims to find the authors' sentimental opinions on a specific target. Current opinion QA systems suffers from several weaknesses. The main cause of these weaknesses is that these methods can only answer a question if they find a content similar to the given question in the given documents. As a result, they cannot answer majority questions like "What is the best digital camera?" nor comparative questions, e.g. "Does SamsungY work better than CanonX?". In this paper we address the problem of opinion question answering to answer opinion questions about products by using reviewers' opinions. Our proposed method, called Aspect-based Opinion Question Answering (AQA), support answering of opinion-based questions while improving the weaknesses of current techniques. AQA contains five phases: question analysis, question expansion, high quality review retrieval, subjective sentence extraction, and answer grouping. AQA adopts an opinion mining technique in the preprocessing phase to identify target aspects and estimate their quality. Target aspects are attributes or components of the target product that have been commented on in the review, e.g. 'zoom' and 'battery life' for a digital camera. We conduct experiments on a real life dataset, Epinions.com, demonstrating the improved effectiveness of the AQA in terms of the accuracy of the retrieved answers.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,004 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».