【IJCAI 2019】细粒度的意见挖掘:当前趋势和前沿维度（Fine-grained Opinion Mining: Current Trend and Cutting-Edge Dimensions），虞剑飞

报告主题： Fine-grained Opinion Mining: Current Trend and Cutting-Edge Dimensions

简介：

细粒度意见挖掘(也称为基于方面的情绪分析)旨在提取关于意见目标(方面)、意见持有者以及对他们表达的意见/情绪的知识，从而生成结构化的意见摘要。这项任务被证明是更重要和更有挑战性的，提供了一个深入的分析固执己见的文本，但在社区讨论不足，相比于整体情绪评分分类。本教程旨在回顾该领域现有的工作，包括3个主要的子任务，即基于方面的情感分类、与方面相关的提取和总结。我们介绍了各种模型结构，包括基于特征的、基于规则的和基于深度学习的模型，这些模型侧重于开发输入文本之间复杂的字级交互，并促进了这些方法的通用性，以用于有效的知识提取。除了单领域的研究，下一步是探索跨领域、跨语言和多模式的策略。尽管更具挑战性，但这些替代方案促进了细粒度意见挖掘的开发，因为在实际行业中，只有有限的资源可以使用细粒度注释。我们介绍了一些现有的研究，旨在为这些前沿的研究方向提供更多的见解。

邀请嘉宾：

虞剑飞是新加坡管理大学信息系统学院研究员，他的研究集中在深度学习和迁移学习的许多自然语言处理任务，包括情绪分析、信息提取和问题回答。