[目的]更好地了解在线评论，并帮助潜在的消费者，商人和产品制造商有效地获得用户对产品方面的评估，本文从在线评论的时间角度来探讨了用户关注和对产品方面的情感分布规律性。 [设计/方法/方法]在线评论的时间特征（购买时间和审核时间之间的购买时间，审核时间和时间间隔），类似的属性聚类以及属性级别的情感计算技术是基于340k智能手机评论来使用的在JD.com（中国著名的在线购物平台）的三种产品中，探讨了本文中用户对产品方面的关注和情感的分布规律。 [调查结果]经验结果表明，幂律分布可以符合用户对产品方面的关注，并且在短时间间隔发布的评论包含更多产品方面。此外，结果表明，在短时间间隔内，产品方面的用户情感值显着更高/较低，这有助于判断产品的优势和弱点。 [研究局限性]本文无法获得更多具有时间特征的产品的在线评论，以验证发现，因为对购物平台的评论的限制限制了。 [原创性/价值]这项工作揭示了用户对产品方面的关注和情感的分布规律，这在协助决策，优化审查演示和改善购物体验方面具有重要意义。

目的本文的目的是探讨哪些学术文章裁判的结构将更加关注，具体内容裁判的重点是哪些特定内容，以及中国的分布是否与引用有关。设计/方法/方法首先，利用节标题和分层注意网络模型（HAN）的特征单词来识别学术文章结构。其次，根据PRC中规则提取的位置信息在不同结构中的分布。第三，分析通过卡方检验和TF-IDF在不同结构中提取的PRC特征单词的分布。最后，使用四种相关分析方法来分析PRC在不同结构中的分布是否与引用相关。发现在材料和方法和结果部分中分布的PRC计数远远超过了引言和讨论的结构，这表明裁判员更多地关注材料，方法和结果。中国在不同结构中的特征单词的分布显然是不同的，这可以反映裁判员关注的内容。中国在不同结构中的分布与引用之间没有相关性。由于裁判员写同行评审报告的差异，研究的局限性/含义，用于提取位置信息的规则不能涵盖所有中国的所有中国。原创性/价值本文在不同的学术文章结构中发现了中国分布的一种模式，证明了长期的经验理解。它还提供了对学术文章写作的见解：研究人员应确保方法的科学性和撰写学术文章的结果的可靠性，以获得裁判的高度认可。

社交媒体网络已成为人们生活的重要方面，它是其思想，观点和情感的平台。因此，自动化情绪分析（SA）对于以其他信息来源无法识别人们的感受至关重要。对这些感觉的分析揭示了各种应用，包括品牌评估，YouTube电影评论和医疗保健应用。随着社交媒体的不断发展，人们以不同形式发布大量信息，包括文本，照片，音频和视频。因此，传统的SA算法已变得有限，因为它们不考虑其他方式的表现力。通过包括来自各种物质来源的此类特征，这些多模式数据流提供了新的机会，以优化基于文本的SA之外的预期结果。我们的研究重点是多模式SA的最前沿领域，该领域研究了社交媒体网络上发布的视觉和文本数据。许多人更有可能利用这些信息在这些平台上表达自己。为了作为这个快速增长的领域的学者资源，我们介绍了文本和视觉SA的全面概述，包括数据预处理，功能提取技术，情感基准数据集以及适合每个字段的多重分类方法的疗效。我们还简要介绍了最常用的数据融合策略，并提供了有关Visual Textual SA的现有研究的摘要。最后，我们重点介绍了最重大的挑战，并调查了一些重要的情感应用程序。

在科学研究中，该方法是解决科学问题和关键研究对象的必不可少手段。随着科学的发展，正在提出，修改和使用许多科学方法。作者在抽象和身体文本中描述了该方法的详细信息，并且反映该方法名称的学术文献中的关键实体称为方法实体。在大量的学术文献中探索各种方法实体有助于学者了解现有方法，为研究任务选择适当的方法并提出新方法。此外，方法实体的演变可以揭示纪律的发展并促进知识发现。因此，本文对方法论和经验作品进行了系统的综述，重点是从全文学术文献中提取方法实体，并努力使用这些提取的方法实体来建立知识服务。首先提出了本综述涉及的关键概念的定义。基于这些定义，我们系统地审查了提取和评估方法实体的方法和指标，重点是每种方法的利弊。我们还调查了如何使用提取的方法实体来构建新应用程序。最后，讨论了现有作品的限制以及潜在的下一步。

Merchants selling products on the Web often ask their customers to review the products that they have purchased and the associated services. As e-commerce is becoming more and more popular, the number of customer reviews that a product receives grows rapidly. For a popular product, the number of reviews can be in hundreds or even thousands. This makes it difficult for a potential customer to read them to make an informed decision on whether to purchase the product. It also makes it difficult for the manufacturer of the product to keep track and to manage customer opinions. For the manufacturer, there are additional difficulties because many merchant sites may sell the same product and the manufacturer normally produces many kinds of products. In this research, we aim to mine and to summarize all the customer reviews of a product. This summarization task is different from traditional text summarization because we only mine the features of the product on which the customers have expressed their opinions and whether the opinions are positive or negative. We do not summarize the reviews by selecting a subset or rewrite some of the original sentences from the reviews to capture the main points as in the classic text summarization. Our task is performed in three steps: (1) mining product features that have been commented on by customers; (2) identifying opinion sentences in each review and deciding whether each opinion sentence is positive or negative; (3) summarizing the results. This paper proposes several novel techniques to perform these tasks. Our experimental results using reviews of a number of products sold online demonstrate the effectiveness of the techniques.

发现别人认为是我们信息收集策略的关键方面。现在，人们可以积极利用信息技术来寻找和理解他人的想法，这要归功于越来越多的意见资源（例如在线评论网站和个人博客）的越来越多。由于其在理解人们的意见方面的关键功能，因此情感分析（SA）是一项至关重要的任务。另一方面，现有的研究主要集中在英语上，只有少量研究专门研究低资源语言。对于情感分析，这项工作根据用户评估提供了一个新的多级乌尔都语数据集。高音扬声器网站用于获取乌尔都语数据集。我们提出的数据集包括10,000项评论，这些评论已被人类专家精心归类为两类：正面，负面。这项研究的主要目的是构建一个手动注释的数据集进行乌尔都语情绪分析，并确定基线结果。采用了五种不同的词典和规则的算法，包括NaiveBayes，Stanza，TextBlob，Vader和Flair，实验结果表明，其精度为70％的天赋优于其他经过测试的算法。

Opinion mining is the branch of computation that deals with opinions, appraisals, attitudes, and emotions of people and their different aspects. This field has attracted substantial research interest in recent years. Aspect-level (called aspect-based opinion mining) is often desired in practical applications as it provides detailed opinions or sentiments about different aspects of entities and entities themselves, which are usually required for action. Aspect extraction and entity extraction are thus two core tasks of aspect-based opinion mining. his paper has presented a framework of aspect-based opinion mining based on the concept of transfer learning. on real-world customer reviews available on the Amazon website. The model has yielded quite satisfactory results in its task of aspect-based opinion mining.

在本文中，我们对亚马逊的产品评论和彻底分析模型解释性进行了句子级别情绪分析。对于情感分析任务，我们使用Bilstm模型与注意机制。对于对解释性的研究，我们认为单句子的注意力分布和主要方面术语的注意力。该模型的准确性高达0.96。我们发现，这些方面术语具有比句子中的感伤词相同或更具更多的注意力。

由于由于电晕病毒而迅速开发了非面对面服务，因此通过互联网（例如销售和保留）的商业正在迅速增长。消费者还会在网站上发布有关商品或服务的评论，建议或判断。消费者直接使用的审查数据为消费者提供了积极的反馈和良好的影响，例如创造业务价值。因此，从营销的角度来看，分析审核数据非常重要。我们的研究提出了一种通过审核数据来找到客户满意度因素的新方法。我们采用了一种方法来通过混合和使用数据挖掘技术来找到客户满意度的因素，这是一种大数据分析方法，而自然语言处理技术（我们的研究中）是一种语言处理方法。与过去对客户满意度进行的许多研究不同，我们的研究通过使用各种技术来对论文的新颖性。由于分析，我们的实验结果非常准确。

讽刺可以被定义为说或写讽刺与一个人真正想表达的相反，通常是为了侮辱，刺激或娱乐某人。由于文本数据中讽刺性的性质晦涩难懂，因此检测到情感分析研究社区的困难和非常感兴趣。尽管讽刺检测的研究跨越了十多年，但最近已经取得了一些重大进步，包括在多模式环境中采用了无监督的预训练的预训练的变压器，并整合了环境以识别讽刺。在这项研究中，我们旨在简要概述英语计算讽刺研究的最新进步和趋势。我们描述了与讽刺有关的相关数据集，方法，趋势，问题，挑战和任务，这些数据集，趋势，问题，挑战和任务是无法检测到的。我们的研究提供了讽刺数据集，讽刺特征及其提取方法以及各种方法的性能分析，这些表可以帮助相关领域的研究人员了解当前的讽刺检测中最新实践。

Fake review identification is an important topic and has gained the interest of experts all around the world. Identifying fake reviews is challenging for researchers, and there are several primary challenges to fake review detection. We propose developing an initial research paper for investigating fake reviews by using sentiment analysis. Ten research papers are identified that show fake reviews, and they discuss currently available solutions for predicting or detecting fake reviews. They also show the distribution of fake and truthful reviews through the analysis of sentiment. We summarize and compare previous studies related to fake reviews. We highlight the most significant challenges in the sentiment evaluation process and demonstrate that there is a significant impact on sentiment scores used to identify fake feedback.

社交审核已经占据了网络，成为产品信息的合理来源。人和企业使用此类信息进行决策。企业还利用社交信息使用单个用户，用户组或培训的机器人传播伪信息以产生欺诈内容。许多研究提出了基于用户行为和审查文本来解决欺诈检测挑战的方法。为了提供详尽的文献综述，使用框架进行审查的社会欺诈检测，该框架考虑了三个关键组件：审查本身，执行审核的用户以及正在审查的项目。作为组件表示提取的特征，基于行为，基于文本的特征及其组合提供了一个特征明智的审查。通过此框架，展示了全面的方法概述，包括监督，半监督和无监督的学习。欺诈检测的监督方法被引入并分为两个子类别;古典，深入学习。解释了标记的数据集缺乏，并提出了潜在的解决方案。为了帮助该地区的新研究人员发展更好的理解，在建议的系统框架的每一步中提供了一个主题分析和未来方向的概述。

在线发布的产品评论数量越来越多的是设计师的金矿，通过捕捉客户的声音，并相应地改善这些产品，了解他们开发的产品。与此同时，产品设计和开发在创造更可持续的未来方面具有重要作用。随着自然语言处理领域的人工智能技术最近，该研究旨在开发一体化机器学习解决方案，以便自动从线产品评论获得可持续设计的洞察。在本文中，讨论了，说明了现有框架 - 包括Python库，软件包以及伯爵等最先进的算法的机会和挑战。这一贡献讨论了达成的机会和建立机器学习管道的挑战，以便从产品审查中获取有限性，以设计更可持续的产品，包括五个阶段，包括与解释的可持续性相关的审查可持续设计引导：数据收集，数据格式，模型培训，模型评估和模型部署。给出了可持续设计见解的例子，可提供退出产品审查采矿和加工。最后，提供了用于该领域未来研究的有希望的线，包括与可持续替代品的平行标准产品的案例研究，以比较客户价值的特征，并在优质的可持续设计引线中产生。

基于方面的情感分析（ABSA）是一个自然语言处理问题，需要分析用户生成的评论以确定：a）审查的目标实体，b）其所属的高级方面，c）对目标和方面表达的情绪。 ABSA的许多但分散的语料库使研究人员很难快速识别最适合特定ABSA子任务的Corpora。这项研究旨在介绍一个可用于培训和评估自动级ABSA系统的语料库数据库。此外，我们还概述了有关各种ABSA及其子任务的主要语料库，并突出了研究人员在选择语料库时应考虑的几个语料库功能。我们得出结论，需要进一步的大规模ABSA语料库。此外，由于每个语料库的构建方式都不同，因此研究人员在许多语料库上尝试一种新颖的ABSA算法，并且通常只采用一个或几个语料库，这是耗时的。该领域将从ABSA CORPORA的数据标准协议中受益。最后，我们讨论当前收集方法的优势和缺点，并为将来的ABSA数据集收集提出建议。

As an important fine-grained sentiment analysis problem, aspect-based sentiment analysis (ABSA), aiming to analyze and understand people's opinions at the aspect level, has been attracting considerable interest in the last decade. To handle ABSA in different scenarios, various tasks are introduced for analyzing different sentiment elements and their relations, including the aspect term, aspect category, opinion term, and sentiment polarity. Unlike early ABSA works focusing on a single sentiment element, many compound ABSA tasks involving multiple elements have been studied in recent years for capturing more complete aspect-level sentiment information. However, a systematic review of various ABSA tasks and their corresponding solutions is still lacking, which we aim to fill in this survey. More specifically, we provide a new taxonomy for ABSA which organizes existing studies from the axes of concerned sentiment elements, with an emphasis on recent advances of compound ABSA tasks. From the perspective of solutions, we summarize the utilization of pre-trained language models for ABSA, which improved the performance of ABSA to a new stage. Besides, techniques for building more practical ABSA systems in cross-domain/lingual scenarios are discussed. Finally, we review some emerging topics and discuss some open challenges to outlook potential future directions of ABSA.

本次调查绘制了用于分析社交媒体数据的生成方法的研究状态的广泛的全景照片（Sota）。它填补了空白，因为现有的调查文章在其范围内或被约会。我们包括两个重要方面，目前正在挖掘和建模社交媒体的重要性：动态和网络。社会动态对于了解影响影响或疾病的传播，友谊的形成，友谊的形成等，另一方面，可以捕获各种复杂关系，提供额外的洞察力和识别否则将不会被注意的重要模式。

同行评审是一项广泛接受的研究评估机制，在学术出版中发挥关键作用。然而，批评已经长期升级了这种机制，主要是因为它的低效率和主体性。近年来已经看到人工智能（AI）在协助同行评审过程中的应用。尽管如此，随着人类的参与，这种限制仍然是不可避免的。在本文中，我们提出了自动化学术纸质审查（ASPR）的概念，并审查了相关的文献和技术，讨论实现全面的计算机化审查流程的可能性。我们进一步研究了现有技术ASPR的挑战。在审查和讨论的基础上，我们得出结论，ASPR的每个阶段都有相应的研究和技术。这验证了随着相关技术继续发展的长期可以实现ASPR。其实现中的主要困难在于不完美的文献解析和表示，数据不足，数据缺陷，人机互动和有缺陷的深度逻辑推理。在可预见的未来，ASPR和同行评审将在ASPR能够充分承担从人类的审查工作量之前以加强方式共存。

基于方面的情感分析（ABSA）涉及审查句子对给定方面的情感极性的识别。 RNN，LSTM和GRU等深度学习顺序模型是推断情感极性的当前最新方法。这些方法可以很好地捕获评论句子的单词之间的上下文关系。但是，这些方法在捕获长期依赖性方面微不足道。注意机制仅专注于句子的最关键部分，从而发挥着重要作用。在ABSA的情况下，方面位置起着至关重要的作用。在确定对该方面的情绪的同时，近乎方面的单词会做出更多的贡献。因此，我们提出了一种使用依赖解析树捕获基于位置信息的方法，并有助于注意机制。使用这种类型的位置信息通过简单的基于单词距离的位置增强了深度学习模型的性能。我们对Semeval'14数据集进行了实验，以证明基于ABSA的基于ABS的依赖关系的效果。

[目的]要理解句子的含义，人类可以专注于句子中的重要单词，这反映了我们的眼睛在不同的凝视时间或时间保持在每个单词上。因此，一些研究利用眼睛跟踪值来优化深度学习模型中的注意力机制。但是这些研究缺乏解释这种方法的合理性。需要探索注意力机制是否具有人类阅读的这一特征。 [设计/方法/方法]我们进行了有关情感分类任务的实验。首先，我们从两个开源的眼睛追踪语料库中获得了令人眼前一亮的值，以描述人类阅读的特征。然后，从情感分类模型中学到了每个句子的机器注意值。最后，进行了比较以分析机器注意值和眼睛跟踪值。 [发现]通过实验，我们发现注意机制可以集中在重要词，例如形容词，副词和情感词，这些单词对于判断情感分类任务的句子情感很有价值。它具有人类阅读的特征，重点是阅读时的句子中的重要单词。由于注意力机制的学习不足，有些单词被错误地集中了。眼睛跟踪值可以帮助注意机制纠正此错误并改善模型性能。 [原创性/价值]我们的研究不仅为使用眼睛追踪值的研究提供了合理的解释来优化注意力机制，而且还为注意力机制的解释性提供了新的灵感。

文本样式传输是自然语言生成中的重要任务，旨在控制生成的文本中的某些属性，例如礼貌，情感，幽默和许多其他特性。它在自然语言处理领域拥有悠久的历史，最近由于深神经模型带来的有希望的性能而重大关注。在本文中，我们对神经文本转移的研究进行了系统调查，自2017年首次神经文本转移工作以来跨越100多个代表文章。我们讨论了任务制定，现有数据集和子任务，评估，以及丰富的方法在存在并行和非平行数据存在下。我们还提供关于这项任务未来发展的各种重要主题的讨论。我们的策据纸张列表在https://github.com/zhijing-jin/text_style_transfer_survey