基于方面的情感分析 的 4 个挑战示例和解决方案

bitheerani505

提供文本挖掘解决方案。作者 我们专门的语言团队的其他成员分享了他们如何执行基于方面的情感分析以从消费者反馈中提取价值。 重要的是要了解 ABSA 对我们的员工、客户/用户以及语言学、客户体验 (CX)、营销等方面的人员的主要挑战。他们可以更清楚地了解这项任务，并可能从我们的示例和解决方案中汲取灵感。 在 Wonderflow，我们执行基于方面的情感分析，利用 NLP 技术从消费者反馈中提取价值。 该分析提出了许多语言挑战，这些挑战可能会影响为执行任务而构建的自动系统的结果。

在这篇文章中我们将回顾其中的一些，旨在阐明这个主题这可能对文本分析工具的用户特别感兴趣，比如我们的Wonderboard。特别是，我们将关注那些与识 电话号码列表 别反馈文本中的正确情绪有关的挑战。 什么是基于方面的情感分析 (ABSA)？ 基于方面的情感分析 (ABSA) 是一种文本分析，它按方面对观点进行分类，并识别与每个方面相关的情感。 通过方面，我们考虑n 个实体（在我们的例子中是产品或服务）的属性或组件。 让我们使用一个像下面这样的例子。ABSA 系统的目标是确定设计和价格这两个方面及其相关情绪。




我很想买这个产品因为我真的很喜欢它的设计但它的价格不是很好。 请注意，在同一文本中，不同方面可以有不同的情感。从这个意义上说，ABSA 的输出并不意味着文本中表达的情绪的一般指示，而是旨在提供更细粒度和更详细的信息级别。 下图描述了客户在反馈中描述“糟糕”食物的示例。 资料来源：基于方面的情感分析 (ABSA) 的示例。诸如“坏”之类的情感表达分别出现在它们相关的方面表达“寿司卷”附近。 ABSA 中的四个主要挑战 从语言学的角度来看，自动识别 aspects 和相关情感的任务提出了许多挑战，因为我们经常发现复杂的语言现象不容易解释和理解。

nihaolai5

好好好好好好好好好好好好好好好好好顶