This work proposes an extension of

This work proposes an extension of Bing Liu’s aspect-based opinion mining approach in order to apply it to the tourism domain. The extension concerns with the fact that users refer differently to different kinds of products when writing reviews on the Web. Since Liu’s approach is focused on physical product reviews, it could not be directly applied to the tourism domain, which presents features that are not considered by the model. Through a detailed study of on-line tourism product reviews, we found these features and then model them in our extension, proposing the use of new and more complex NLP-based rules for the tasks of subjective and sentiment classification at the aspect-level. We also entail the task of opinion visualization and summarization and propose new methods to help users digest the vast availability of opinions in an easy manner. Our work also included the development of a generic architecture for an aspect-based opinion mining tool, which we then used to create a prototype and analyze opinions from TripAdvisor in the context of the tourism industry in Los Lagos, a Chilean administrative region also known as the Lake District. Results prove that our extension is able to perform better than Liu’s model in the tourism domain, improving both Accuracy and Recall for the tasks of subjective and sentiment classification. Particularly, the approach is very effective in determining the sentiment orientation of opinions, achieving an F-measure of 92% for the task. However, on average, the algorithms were only capable of extracting 35% of the explicit aspect expressions, using a non-extended approach for this task. Finally, results also showed the effectiveness of our design when applied to solving the industry’s specific issues in the Lake District, since almost 80% of the users that used our tool considered that our tool adds valuable information to their business.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

งานนี้นำเสนอเป็นส่วนหนึ่งของ Bing หลิวเห็นคะแนนด้านเหมืองแร่วิธีเพื่อที่จะใช้โดเมนการท่องเที่ยว เรื่องนามสกุล ด้วยความจริงที่ผู้อ้างอิงแตกต่างกันประเภทของผลิตภัณฑ์เมื่อเขียนรีวิวบนเว็บ เนื่องจากวิธีการของหลิวเน้นรีวิวสินค้าจริง มันไม่สามารถโดยตรงใช้โดเมนการท่องเที่ยว ที่นำเสนอคุณสมบัติที่เป็นแบบ นี้ ผ่านการศึกษารายละเอียดของรีวิวสินค้าการท่องเที่ยวออนไลน์ เราพบคุณลักษณะเหล่านี้แล้ว รุ่นพวกเขาในนามสกุลของเรา การเสนอการใช้ใหม่ และซับซ้อนมากขึ้น NLP กฎที่ใช้สำหรับงานของอัตนัยและการจำแนกความเชื่อมั่นในด้านระดับ นอกจากนี้เรายังนำมาซึ่งงานในการแสดงความเห็นและการสรุปความ และเสนอวิธีการใหม่เพื่อช่วยย่อยงานใหญ่ความคิดเห็นในลักษณะง่ายต่อผู้ใช้ งานของเรายังรวมการพัฒนาของสถาปัตยกรรมแบบทั่วไปสำหรับความคิดที่คะแนนด้านเหมืองแร่เครื่องมือ ซึ่งเราใช้เพื่อสร้างต้นแบบ และวิเคราะห์ความเห็นของ TripAdvisor ในบริบทของอุตสาหกรรมการท่องเที่ยวชิลี เขตปกครองชิลีเรียกว่า Lake District แล้ว ผลพิสูจน์ว่า นามสกุลของเราไม่สามารถทำงานได้ดีกว่ารุ่นของ Liu ในโดเมนการท่องเที่ยว การปรับปรุงความถูกต้องและการเรียกคืนงานของอัตนัยและการจำแนกความเชื่อมั่น โดยเฉพาะอย่างยิ่ง วิธีมีประสิทธิภาพมากในการกำหนดทิศทางความเชื่อมั่นความคิดเห็น การวัด F 92% สำหรับงานบรรลุ อย่างไรก็ตาม เฉลี่ย อัลกอริทึมได้เท่าความสามารถแยก 35% ของนิพจน์ด้านชัดเจน ใช้วิธีการไม่ขยายสำหรับงานนี้ ในที่สุด ผลยังแสดงให้เห็นประสิทธิภาพของการออกแบบของเราเมื่อใช้กับการแก้ปัญหาที่เฉพาะเจาะจงของอุตสาหกรรมในเขตทะเลสาบ ตั้งแต่เกือบ 80% ของผู้ที่ใช้เครื่องมือของเราถือว่าที่เครื่องมือของเราเพิ่มข้อมูลธุรกิจของพวกเขา

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

งานนี้นำเสนอเป็นส่วนหนึ่งของวิธีการทำเหมืองแร่ที่มีความคิดเห็นด้านตาม Bing หลิวเพื่อที่จะนำไปใช้กับโดเมนการท่องเที่ยว ขยายความกังวลกับความจริงที่ว่าผู้ใช้หมายแตกต่างกันไปชนิดที่แตกต่างของผลิตภัณฑ์เมื่อเขียนความคิดเห็นบนเว็บ ตั้งแต่วิธีการของหลิวมุ่งเน้นไปที่ความคิดเห็นต่อสินค้าทางกายภาพก็ไม่สามารถนำมาใช้โดยตรงไปยังโดเมนการท่องเที่ยวซึ่งนำเสนอคุณลักษณะที่ไม่ได้รับการพิจารณาโดยรูปแบบ ผ่านการศึกษารายละเอียดของแบบ on-line ความคิดเห็นต่อสินค้าการท่องเที่ยวที่เราพบคุณลักษณะเหล่านี้และแล้วแบบพวกเขาในส่วนขยายของเรานำเสนอการใช้กฎ NLP ตามใหม่และซับซ้อนมากขึ้นสำหรับงานของอัตนัยและความเชื่อมั่นของการจัดหมวดหมู่ที่ด้านระดับ นอกจากนี้เรายังนำมาซึ่งการงานของการสร้างภาพแสดงความคิดเห็นและการสรุปและนำเสนอวิธีการใหม่ที่จะช่วยให้ผู้ใช้แยกแยะความพร้อมที่กว้างใหญ่ของความคิดเห็นในลักษณะที่ง่าย การทำงานของเรายังรวมถึงการพัฒนาของสถ​​าปัตยกรรมทั่วไปสำหรับเป็นเครื่องมือการทำเหมืองแร่มีความคิดเห็นด้านตามที่เรานั้นใช้ในการสร้างต้นแบบและวิเคราะห์ความคิดเห็นจาก TripAdvisor ในบริบทของอุตสาหกรรมการท่องเที่ยวในลอสลากอสเป็นเขตปกครองชิลียังเป็นที่รู้จัก เขตทะเลสาบ ผลการพิสูจน์ให้เห็นว่าการขยายของเราสามารถที่จะทำงานได้ดีขึ้นกว่ารุ่นหลิวประสิทธิภาพการท่องเที่ยว, การปรับปรุงทั้งความแม่นยำและการระลึกสำหรับงานของอัตนัยและความเชื่อมั่นของการจัดหมวดหมู่ โดยเฉพาะอย่างยิ่งวิธีการที่มีประสิทธิภาพมากในการกำหนดทิศทางที่ความเชื่อมั่นของความคิดเห็นบรรลุ F-ตัวชี้วัดของ 92% สำหรับงาน แต่โดยเฉลี่ยขั้นตอนวิธีการเป็นเพียงความสามารถในการสกัด 35% ของการแสดงออกด้านอย่างชัดเจนโดยใช้วิธีการที่ไม่ขยายสำหรับงานนี้ สุดท้ายผลยังแสดงให้เห็นประสิทธิภาพของการออกแบบของเราเมื่อนำมาใช้ในการแก้ปัญหาที่เฉพาะเจาะจงของอุตสาหกรรมใน Lake District ตั้งแต่เกือบ 80% ของผู้ที่ใช้เครื่องมือที่เราพิจารณาว่าเครื่องมือของเราเพิ่มข้อมูลที่มีคุณค่าให้กับธุรกิจของพวกเขา