کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
4943181 | 1437626 | 2017 | 20 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Enriched LDA (ELDA): Combination of latent Dirichlet allocation with word co-occurrence analysis for aspect extraction
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
هوش مصنوعی
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
The competence of the proposed ELDA for the aspect extraction task is evaluated through experiments on two datasets in the English and Persian languages. The experimental results indicate that ELDA not only outperforms the state-of-the-art alternatives in terms of topic coherence and precision, but also has no particular dependency on the written language and can be applied to all languages with reasonable accuracy. Thus, ELDA can impact natural language processing applications, particularly in languages with limited linguistic resources.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Expert Systems with Applications - Volume 80, 1 September 2017, Pages 136-146
Journal: Expert Systems with Applications - Volume 80, 1 September 2017, Pages 136-146
نویسندگان
Mohammadreza Shams, Ahmad Baraani-Dastjerdi,