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【24h】

Ranking entities on the basis of users' opinions

机译：根据用户意见对实体进行排名

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Online opinions are one of the most important sources of information on which users base their purchasing decisions. Unfortunately, the large quantity of opinions makes it difficult for an individual to consume in a reasonable amount of time. Unlike standard information retrieval problems, the task here is to retrieve entities whose relevance is dependent upon other people's opinions regarding the entities and how well those sentiments match the user's own preferences. We propose novel techniques that incorporate aspect subjectivity measures into weighting the relevance of opinions of entities based on a user's query keywords. We calculate these weights using sentiment polarity of terms found proximity close to keywords in opinion text. We have implemented our techniques, and we show that these improve the overall effectiveness of the baseline retrieval task. Our results indicate that on entities with long opinions our techniques can perform as good as state-of-the-art query expansion approaches.
机译：在线意见是用户做出购买决定所依据的最重要的信息来源之一。不幸的是，大量的意见使个人难以在合理的时间内消费。与标准信息检索问题不同，这里的任务是检索相关性取决于其他人对这些实体的看法以及这些情感与用户自己的偏好匹配的程度的实体。我们提出了一种新颖的技术，该技术将方面主观性度量纳入到基于用户查询关键字的实体意见相关性的加权中。我们使用在意见文本中接近关键字的术语的情感极性来计算这些权重。我们已经实施了我们的技术，并且我们证明了这些技术可以提高基线检索任务的整体效率。我们的结果表明，在具有长期意见的实体上，我们的技术可以像最新的查询扩展方法一样出色。

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