32、显式与隐式方面情感分析技术综述

显式与隐式方面情感分析技术综述

1. 引言

在情感分析领域，识别文本中的显式和隐式方面是一项关键任务。本文将对相关的方面提取技术进行分析，涵盖现有方法、数据集、技术分类以及各种技术的优缺点。

2. 现有研究工作

• Maylawati等人 ：使用FIN算法检测产品评论中的隐式情感。该算法基于关联规则挖掘，先将文本中的显式词聚类，再利用关联规则提取隐式特征。
• Velmurugan和Hemalatha ：提出使用关联规则和Apriori算法提取客户购物篮中产品之间的隐式和显式关系，有助于快速做出产品选择和购买决策，提升业务。
• Liao等人 ：提出识别事实所隐含的隐式情感，使用语义表示对句子进行建模，并在多个层面分析语义特征。
• Xiang等人 ：提出识别隐式事件标签和相关隐式极性标签的机制，处理事件分类和隐式情感检测两个任务，使用多任务学习和消息传递技术构建模型。
• Verma和Davis ：基于航空领域的评论分析和提取隐式方面和情感，先识别实体和相应的隐式方面，再使用机器学习和集成学习对这些隐式方面进行分类。
• Van Hee等人 ：对新闻文本进行隐式情感研究，手动标注新闻文本，并使用词法和机器学习方法进行实验。

3. 方面提取技术概述

方面提取技术主要分为监督、半监督和无监