SentiHood：城市社区目标方面情感分析数据集

本文介绍了目标导向的基于方面的情感分析任务。该任务旨在从用户评论中提取与提及实体相关的细粒度信息。本研究扩展了两种现有方法：一种是假设每篇文档中只有一个实体的基于方面的情感分析，另一种是假设对目标实体只有一个情感的目标导向情感分析。具体而言，我们识别出一个或多个实体在每个方面的具体情感。作为这一任务的测试平台，我们引入了SentiHood数据集，该数据集从一个讨论城市社区的问题回答（QA）平台中提取而来。在此背景下，文本单元通常会提到一个或多个社区的多个方面。这是首次将通用社交媒体平台（在这种情况下是一个QA平台）用于细粒度的意见挖掘。来自QA平台的文本比当前数据集所基于的专门评论平台中的文本要自由得多。我们开发了几种强大的基线模型，这些模型依赖于逻辑回归和最先进的循环神经网络。