I detta arbete föreslås en utvidgning av Bing Lius aspektbaserade åsiktsutvinningsstrategi för att tillämpa den på turismområdet. Utvidgningen gäller det faktum att användarna hänvisar annorlunda till olika typer av produkter när de skriver recensioner på webben. Eftersom Lius strategi är inriktad på fysiska produktrecensioner, kunde den inte tillämpas direkt på turistområdet, som presenterar funktioner som inte beaktas av modellen. Genom en detaljerad studie av online-turism produktrecensioner, hittade vi dessa funktioner och sedan modellera dem i vår förlängning, föreslå användningen av nya och mer komplexa NLP-baserade regler för uppgifter subjektiva och känslor klassificering på aspekt-nivå. Vi innefattar också uppgiften att visualisera och sammanfatta åsikter och föreslår nya metoder för att hjälpa användarna att smälta den stora tillgången på åsikter på ett enkelt sätt. Vårt arbete inkluderade också utvecklingen av en generisk arkitektur för en aspekt-baserad åsiktsbrytning verktyg, som vi sedan använde för att skapa en prototyp och analysera åsikter från TripAdvisor i samband med turistindustrin i Los Lagos, en chilensk administrativ region också känd som Lake District. Resultaten visar att vår förlängning kan prestera bättre än Lius modell i turism do- main, förbättra både noggrannhet och Recall för uppgifter subjektiva och känslor klassificering. Framför allt är strategin mycket effektiv när det gäller att fastställa åsiktsinriktningen och uppnå en F-åtgärd på 92 % för uppgiften. I genomsnitt kunde algoritmerna emellertid endast extrahera 35 % av de explicita aspektuttrycken med hjälp av ett icke-utvidgat tillvägagångssätt för denna uppgift. Slutligen visade resultaten också effektiviteten i vår design när den tillämpades för att lösa branschens specifika frågor i Lake District, eftersom nästan 80% av de användare som använde vårt verktyg ansåg att vårt verktyg tillför värdefull information till deras verksamhet.
REF använde yttrande gruvteknik för att analysera recensioner från turister från TripAdvisor (TripAdvisor, 2016).
A novel deterministic approach for aspect-based opinion mining in tourism products reviews
{'venue': 'Expert Syst. Appl.', 'journal': 'Expert Syst. Appl.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}