Метод кросмовного аспектно-орієнтованого аналізу висловлювань з використанням машинного навчання категоризаційної моделі.

Kovaliuk, Tetiana та Tielysheva, Tamara та Kobets, Nataliya (2019) Метод кросмовного аспектно-орієнтованого аналізу висловлювань з використанням машинного навчання категоризаційної моделі. CEUR Workshop Proceedings Volume 2362, 2019 3rd International Conference on Computational Linguistics and Intelligent Systems, COLINS 2019; Kharkiv; Ukraine; 18 April 2019 до 19 April 2019, 2362. с. 32-42. ISSN 1613-0073

[thumbnail of Method of Cross-Language Aspect-Oriented Analysis of Statements Using Categorization Model of Machine Learning]
Перегляд
Текст (Method of Cross-Language Aspect-Oriented Analysis of Statements Using Categorization Model of Machine Learning)
T_Kovaliuk_T_Tielysheva_N_Kobets_CEUR-WS_vol-2362_paper4_FITU.pdf - Опублікована версія

Download (569kB) | Перегляд
Офіційне посилання: http://ceur-ws.org/Vol-2362/

Анотація

Відгуки про продукцію є головним джерелом інформації для клієнтів і виробників, щоб допомогти їм прийняти відповідні рішення щодо закупівель і виробництва. Сьогодні Інтернет став найбільшим джерелом споживчої думки. Аналіз настроїв і видобування думок є сферою дослідження, яка аналізує думки людей, почуття, оцінки, ставлення та емоції з природно-мовного тексту. У даній роботі представлено дослідження аспектно-орієнтованого видобування думок з використанням лексіконного підходу та його адаптація до обробки відповідей, написаних українською та англійською мовами. Ця інформація допомагає створювати системи для розуміння зворотного зв'язку клієнта та планування відповідних бізнес-стратегій. Це також допомагає прогнозувати шляхи запобігання невдач при просуванні на ринку продуктів. У цій роботі розглянуто використання машинного навчання для видобутку думок клієнтів. Методи дослідження, що використовуються в роботі, базуються на методах інтелектуального аналізу даних, веб-добуванні, машинному навчанні та пошуку інформації. Представлено етапи методу міжмовного аспектно-орієнтованого аналізу тверджень. Розглянуто перехресну категоризацію характеристик товарів. Алгоритм описує модель навчання на міжмовному віртуальному контекстному документі.

Тип елементу : Стаття
Додаткова інформація: URL статті: http://ceur-ws.org/Vol-2362/paper4.pdf
Ключові слова: аналіз думок, оглядів, аспектів; аналіз настроїв, категоризація,машинне навчання
Типологія: Це архівна тематика Київського університету імені Бориса Грінченка > Статті у наукометричних базах > Scopus
Підрозділи: Це архівні підрозділи Київського університету імені Бориса Грінченка > Кафедра комп'ютерних наук і математики
Користувач, що депонує: Наталія Михайлівна Кобець
Дата внесення: 24 Черв 2019 08:05
Останні зміни: 17 Жов 2019 12:38
URI: https://elibrary.kubg.edu.ua/id/eprint/27658

Actions (login required)

Перегляд елементу Перегляд елементу