Home
Giới thiệu
Tài khoản
Đăng nhập
Quên mật khẩu
Đổi mật khẩu
Đăng ký tạo tài khoản
Liệt kê
Công trình khoa học
Bài báo trong nước
Bài báo quốc tế
Sách và giáo trình
Thống kê
Công trình khoa học
Bài báo khoa học
Sách và giáo trình
Giáo sư
Phó giáo sư
Tiến sĩ
Thạc sĩ
Lĩnh vực nghiên cứu
Tìm kiếm
Cá nhân
Nội dung
Góp ý
Hiệu chỉnh lý lịch
Thông tin chung
English
Đề tài NC khoa học
Bài báo, báo cáo khoa học
Hướng dẫn Sau đại học
Sách và giáo trình
Các học phần và môn giảng dạy
Giải thưởng khoa học, Phát minh, sáng chế
Khen thưởng
Thông tin khác
Tài liệu tham khảo
Hiệu chỉnh
Số người truy cập: 110,028,289
Bidirectional Independently Long Short-Term Memory and Conditional Random Field integrated model for Aspect Extraction in Sentiment Analysis
Tác giả hoặc Nhóm tác giả:
Trang Tranuyen, Ha Hoangthithanh and Hiep Huynhxuan
Nơi đăng:
In proceedings of the 7th International Conference on Frontiers in Intelligent Computing: Theory and Applications (FICTA 2018);
S
ố:
7;
Từ->đến trang
: 79-88;
Năm:
2018
Lĩnh vực:
Công nghệ thông tin;
Loại:
Bài báo khoa học;
Thể loại:
Quốc tế
TÓM TẮT
Aspect extraction or feature extraction is a crucial and challenging task of opinion mining that aims to identify opinion targets from opinion text. Especially, how to explore these aspects or features from unstructured comments is a matter of concern. In this paper, we propose a novel supervised learning approach using deep learning technique for the above mentioned aspect extraction task. Our model combines a Bidirectional Independently Long Short-Term Memory (Bi-IndyLSTM) with a Conditional Random Field (CRF). This integrated model is trained on labeled data to extract feature sets in opinion text. We employ a Bi-IndyLSTM with word embeddings achieved by training GloVe on the SemEval 2014 dataset. There are 6,086 training reviews and 1,600 testing reviews on two domains, Laptop and Restaurant of the SemEval 2014 dataset. Experimental results showed that our proposed Bi-IndyLSTM-CRF aspect extraction model in sentiment analysis obtained considerably better accuracy than the state-of-the-art methods.
ABSTRACT
Aspect extraction or feature extraction is a crucial and challenging task of opinion mining that aims to identify opinion targets from opinion text. Especially, how to explore these aspects or features from unstructured comments is a matter of concern. In this paper, we propose a novel supervised learning approach using deep learning technique for the above mentioned aspect extraction task. Our model combines a Bidirectional Independently Long Short-Term Memory (Bi-IndyLSTM) with a Conditional Random Field (CRF). This integrated model is trained on labeled data to extract feature sets in opinion text. We employ a Bi-IndyLSTM with word embeddings achieved by training GloVe on the SemEval 2014 dataset. There are 6,086 training reviews and 1,600 testing reviews on two domains, Laptop and Restaurant of the SemEval 2014 dataset. Experimental results showed that our proposed Bi-IndyLSTM-CRF aspect extraction model in sentiment analysis obtained considerably better accuracy than the state-of-the-art methods.
[
2019\2019m06d019_21_0_2TRANUYENTRANG_Bi_Indy_LSTM_CRF2018.pdf
]
© Đại học Đà Nẵng
Địa chỉ: 41 Lê Duẩn Thành phố Đà Nẵng
Điện thoại: (84) 0236 3822 041 ; Email: dhdn@ac.udn.vn