• 최근 공유받은 targeted aspect-based sentiment analysis (TABSA)주제의 논문([Utilizing BERT for Aspect-Based Sentiment Analysis via Constructing Auxiliary Sentence(2019)]) 과 접근 방향이 유사하다는 생각이 들어, 어쩌면 선택 선호도(Selectional Preference) 관련 연구가 좀더 머신러닝/통계 측면 -> 좀더 딥러닝/학습 측면으로 발전되며 문장 내에서 해당 단어가 어떤 Aspect에 속하는지를 판별하여 각 Aspect의 sentiment를 분별해내는 연구가 진행된 것이 아닐까 하는 생각이 들었다.

[Improving the Use of Pseudo-Words for Evaluating Selectional Preferences(2010) 논문 리뷰]

• 논문: https://aclanthology.org/P10-1046.pdf
• 노션 글: https://utopian-glove-b74.notion.site/Improving-the-Use-of-Pseudo-Words-for-Evaluating-Selectional-Preferences-2010-8723bd9540b045e78c27fadb5fbd36c3