报告题目: 面向评论的细粒度观点挖掘研究

报告人：柳宜江 博士

报告时间：2022年4月28日（周四）14：00

报告地点：逸夫楼C座314会议室

摘要：

评论文本是真实用户对商品或服务观点的表达，这些观点影响着商家和潜在用户的决策。评论文本具有较强的规模性、复杂性和动态性。如何从评论文本中抽取出用户感兴趣、商家需要的结构化观点，成为细粒度观点挖掘系统需要考虑的问题。方面术语和观点术语是细粒度观点挖掘两个主要的研究目标。方面术语表达了观点中评价的对象，观点术语则是对该评价对象的态度的表达。围绕这两个主要目标，本报告从新方法、新数据、新任务三个维度展开讨论，从句子内部结构、外部知识等方面提升现有模型效果，并对隐式观点的获取进行了探索。