tailieunhanh - Báo cáo khoa học: "Aspect Ranking: Identifying Important Product Aspects from Online Consumer Reviews"

In this paper, we dedicate to the topic of aspect ranking, which aims to automatically identify important product aspects from online consumer reviews. The important aspects are identified according to two observations: (a) the important aspects of a product are usually commented by a large number of consumers; and (b) consumers’ opinions on the important aspects greatly influence their overall opinions on the product. | Aspect Ranking Identifying Important Product Aspects from Online Consumer Reviews Jianxing Yu Zheng-Jun Zha Meng Wang Tat-Seng Chua School of Computing National University of Singapore jianxing zhazj wangm chuats @ Abstract In this paper we dedicate to the topic of aspect ranking which aims to automatically identify important product aspects from online consumer reviews. The important aspects are identified according to two observations a the important aspects of a product are usually commented by a large number of consumers and b consumers opinions on the important aspects greatly influence their overall opinions on the product. In particular given consumer reviews of a product we first identify the product aspects by a shallow dependency parser and determine consumers opinions on these aspects via a sentiment classifier. We then develop an aspect ranking algorithm to identify the important aspects by simultaneously considering the aspect frequency and the influence of consumers opinions given to each aspect on their overall opinions. The experimental results on 11 popular products in four domains demonstrate the effectiveness of our approach. We further apply the aspect ranking results to the application of documentlevel sentiment classification and improve the performance significantly. 1 Introduction The rapidly expanding e-commerce has facilitated consumers to purchase products online. More than 156 million online product retail sales have been done in the US market during 2009 Forrester Research 2009 . Most retail Web sites encourage consumers to write reviews to express their opinions on various aspects of the products. This gives rise to 1496 Overall Rating 1 -- - Review Title Hype reloaded reloaded still 25 quality 75 hype on June 20 2009 by FH0403 34 reviews Pros Text Pros interface multimedia capabilities graphics cool apps ease of touchflow Cons Text Free Text Cons Apple and AT T are not working together well poor call quality. . .

• Báo cáo khoa học
• Aspect Ranking
• Identifying Important Product Aspects
• Online Consumer Reviews
• báo cáo khoa học
• báo cáo ngôn ngữ
• ngôn ngữ tự nhiên
• Bài giảng Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
• Kỹ thuật lập trình
• Mô hình ngôn ngữ
• Mô hình n gram
• Dịch máy
• Phương pháp dịch máy
• Hiểu ngôn ngữ
• Phân loại tin tự động
• Tạo chí tin học
• Điều khiển học
• Truy vấn ngôn ngữ tự nhiên
• Phép dịch truy vấn ngôn ngữ tự nhiên
• Truy vấn SQL
• Văn phạm ngữ nghĩa
• Xử lý nhập nhằng ngữ nghĩa
• Xử lý ngữ nghĩa
• Phân tích ngữ nghĩa
• Biểu diễn vị từ
• Thuộc tính về sự kiện
• Thuộc tính về sự kiện
• Xử lý ngôn ngữ
• Natural Language Processing
• Ngôn ngữ lập trình
• Nhập nhằng cấu trúc
• Tri thức về ngôn ngữ
• Mô hình ngôn ngữ Google Book N grams
• Mô hình ngôn ngữ KenLM
• Phương pháp làm mịn
• Bài toán PTCP
• Phân tích cú pháp
• Cấu trúc ngữ pháp
• Phân tích cú pháp xác suất
• CKY kết hợp xác suất
• Văn phạm phi ngữ cảnh xác suất
• Hình thái học
• Gán nhãn từ loại
• Ngôn ngữ tự nhiên trong dịch máy
• Hệ thống dịch máy
• Phương pháp xây dựng bảng từ
• Tác từ
• Conditional random fields
• Nhận dạng thực thể có tên
• Đối tượng vật lý trừu tượng
• Phân lớp văn bản
• Biểu diễn nhị phân
• Ma trận từ văn bản
• Wolfram Alpha
• Trích rút thông tin
• Phương pháp Snowball