HyperAIHyperAI
منذ 2 أشهر

استخراج الكيانات ذات الاهتمام من مراجعات المنتجات المقارنة

Jatin Arora; Sumit Agrawal; Pawan Goyal; Sayan Pathak
استخراج الكيانات ذات الاهتمام من مراجعات المنتجات المقارنة
الملخص

يقدم هذا البحث نهجًا يستند إلى التعلم العميق لاستخراج معلومات مقارنة المنتجات من تعليقات المستخدمين على مواقع التجارة الإلكترونية المختلفة. تحتوي أي تعليق مقارن للمنتجات على ثلاثة كيانات رئيسية للمعلومات: أسماء المنتجات التي يتم مقارنتها، رأي المستخدم (المُسَمَّى)، والخاصية أو الجوانب التي يتم المقارنة فيها. جميع هذه الكيانات المعلوماتية مرتبطة ببعضها البعض وتقيدها قواعد اللغة في التعليق. نلاحظ أن ترابطاتها يمكن التقاطها بشكل جيد باستخدام شبكات LSTM (Long Short-Term Memory). قمنا بتقييم نظامنا على مجموعة بيانات موجودة ومصنفة يدويًا ولاحظنا تفوقه على الإطار الشائع لتحديد الأدوار الدلالية (SRL - Semantic Role Labeling) المستخدم لهذا الغرض.

استخراج الكيانات ذات الاهتمام من مراجعات المنتجات المقارنة | أحدث الأوراق البحثية | HyperAI