Извлечение аспектных терминов на основе условных случайных полей и векторных представлений слов

В интернете существует множество площадок, которые предоставляют пользователям возможность обмениваться своими мнениями и оставлять отзывы о всевозможных товарах и услугах. Эти мнения могут быть полезны не только для других пользователей, но и для компаний, которые хотят отслеживать собственную репутацию и получать своевременные отзывы о своих продуктах и услугах. Наиболее детальная постановка задачи в данной области ставится при аспектно-ориентированном анализе тональности, в котором определяется отношение пользователя не только к объекту в целом, но и к отдельным его аспектам. В настоящей работе рассмотрено решение подзадачи извлечения аспектных терминов при аспектно-ориентированном анализе тональности. Представлен обзор исследований в данной области. Подзадача извлечения аспектных терминов рассматривается как проблема разметки последовательности; для её решения применяется модель условных случайных полей (CRF). Для составления признакового описания последовательности используются векторные представления слов, полученные на основе нейросетевых моделей для русского языка, а также части речи анализируемых слов. Представлены этапы работы программной системы извлечения аспектных терминов. Эксперименты с разработанной программной системой проводились на размеченном корпусе отзывов о ресторанах, созданном в рамках международного тестирования SemEval-2016 Task 5. Исследованы зависимости качества решения подзадачи извлечения аспектных терминов от различных нейросетевых моделей и вариаций признаковых описаний. Наилучшие результаты (F1-мера = 69%) демонстрирует вариант системы, учитывающий контекст и части речи. Работа содержит подробный анализ ошибок, допущенных системой, а также предложения по возможным вариантам их коррекции. В заключении представлены направления дальнейших исследований.