мой взгляд, с Aspect-Based Sentiment Analysis.
Суть в следующем:
1. В сообщении, упоминающем несколько сущностей, определить сентимент для каждой, не упустив момента, когда сущность упомянута без сентимента.
2. Корректно определять сентимент в зависимости от "позитивности" или "негативности" аттрибута, к которому обращено высказывание (e.g. "прожорливость процессора понизилась" - положительный сентимент, "наблюдается грандиозный рост возвратов устройств в магазин" - негативный).
2.2. Возможно, не использовать конкретно "сентимент" , а в общем строить пайплайн, который бы учитывал такие моменты, не пытаясь выучивать "словари сентимента слов и словосочетаний".
Подскажите направления для изучения этих вопросов?
М.б. какие-то соревнования занимались этим и можно посмотреть варианты подходов, либо на конференциях что-то было?
Какими запросами такое должно находиться?
Вот есть конференция, где одна из задач была ABSA, правда 2016 года https://alt.qcri.org/semeval2016/task5/
Обсуждают сегодня