초록
본 논문은 다양한 전자상거래 웹사이트의 사용자 리뷰에서 제품 비교 정보를 추출하기 위한 딥 러닝 기반 접근법을 제시합니다. 모든 비교적 제품 리뷰는 세 가지 주요 정보 엔티티를 포함합니다: 비교 대상인 제품의 이름, 사용자의 의견(술어), 그리고 비교 대상이 되는 특징이나 측면입니다. 이들 정보 엔티티는 서로 의존적이며, 리뷰 내 언어의 규칙에 의해 결합되어 있습니다. 우리는 이러한 상호 의존성이 LSTM을 사용하여 효과적으로 포착될 수 있음을 관찰하였습니다. 우리는 기존 수동으로 라벨링된 데이터셋을 통해 시스템을 평가하였으며, 이 작업에 널리 사용되는 기존 의미역 표지(Semantic Role Labeling, SRL) 프레임워크보다 우수한 성능을 보이는 것을 확인하였습니다.