Method of Cross-Language Aspect-Oriented Analysis of Statements Using Categorization Model of Machine Learning.
Институционный репозиторий Киевского университета имени Бориса Гринченко
Переглянути архів Інформація| Поле | Співвідношення | |
| Relation |
http://elibrary.kubg.edu.ua/id/eprint/27658/
http://ceur-ws.org/Vol-2362/ |
|
| Title |
Method of Cross-Language Aspect-Oriented Analysis of Statements Using Categorization Model of Machine Learning.
Метод кросмовного аспектно-орієнтованого аналізу висловлювань з використанням машинного навчання категоризаційної моделі. Метод межъязыкового аспектно-ориентированного анализа высказываний с использованием машинного обучение категоризационной модели. |
|
| Creator |
Kovaliuk, Tetiana
Tielysheva, Tamara Kobets, Nataliya |
|
| Subject |
Scopus
Міжнародні |
|
| Description |
Product reviews are the foremost source of information for customers and manufacturers to help them make appropriate purchasing and production decisions. Today, the Internet has become the largest source of consumer thought. Sentiment analysis and opinion mining is the field of study that analyzes people’s opinions, sentiments, evaluations, attitudes, and emotions from written language. In this paper, we present a study of aspect-based opinion mining using a lexicon-based approach and their adaptation to the processing of responses written in Ukrainian and English. This information helps to build systems to understand customer’s feedback and plan business strategies accordingly. This also helps in predicting the chances of product failure. In this paper, it is explained how machine learning can be used for opinion mining. The research methods used in the work are based on data mining methods, Web mining, machine learning, and information retrieval. The stages of the method of cross-language aspect-oriented analysis of statements are presented. The cross-language categorization of characteristics of goods is considered. The algorithm describes the model learning in cross-language virtual contextual documents. 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. Отзывы о продукции является главным источником информации для клиентов и производителей, чтобы помочь им принять соответствующие решения в части закупок и производства. Сегодня Интернет стал крупнейшим источником потребительского мнения. Анализ настроений и выявления мыслей является сферой исследования, которая анализирует мнения людей, чувства, оценки, отношения и эмоции с естественно-языкового текста. В данной работе представлено исследование аспектно-ориентированного выявления мыслей с использованием лексиконного подхода и его адаптация к обработки ответов, написанных на украинском и английском языках. Эта информация помогает создавать системы для понимания обратной связи клиента и планирования соответствующих бизнес-стратегий. Это также помогает прогнозировать пути предотвращения неудач при продвижении на рынке продуктов. В этой работе рассмотрено использование машинного обучения для выявления мнений клиентов. Методы исследования, используемые в работе, базируются на методах интеллектуального анализа данных, веб-добывании, машинном обучении и поиска информации. Представлены этапы метода межъязыкового аспектно-ориентированного анализа утверждений. Рассмотрена перекрестная категоризацию характеристик товаров. Алгоритм описывает модель обучения на межъязыковой виртуальном контекстном документе. |
|
| Publisher |
CEUR Workshop Proceedings
|
|
| Date |
2019-05-15
|
|
| Type |
Стаття
PeerReviewed |
|
| Format |
text
|
|
| Language |
en
|
|
| Identifier |
http://elibrary.kubg.edu.ua/id/eprint/27658/1/T_Kovaliuk_T_Tielysheva_N_Kobets_CEUR-WS_vol-2362_paper4_FITU.pdf
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 |
|