Nuförtiden finns det flera webbplatser som gör det möjligt för kunder att köpa och posta recensioner av köpta produkter, vilket resulterar i inkrementell ansamling av en hel del recensioner skrivna på naturligt språk. Dessutom har samtalen med e-handel och sociala medier ökat graden av sofistikering av online-handlare och det är vanligt att de jämför konkurrerande varumärken av produkter innan de gör ett köp. Faktorer som tillgång till online-recensioner och ökade slutanvändares förväntningar har motiverat utvecklingen av opinionsbrytningssystem som automatiskt kan klassificera och sammanfatta användarnas recensioner. I detta dokument föreslås ett yttrande gruvsystem som kan användas för både binära och finkorniga känsloklassificeringar av användarrecensioner. Feature-baserad känsloklassificering är en flerstegsprocess som innebär förbearbetning för att ta bort buller, utvinning av funktioner och motsvarande deskriptorer, och märka deras polaritet. Den föreslagna tekniken utvidgar den funktionsbaserade klassificeringsmetoden till att omfatta effekten av olika språkliga häckar genom att använda suddiga funktioner för att emulera effekten av modifierare, koncentratorer och dilatorer. Empiriska studier visar att det föreslagna systemet kan utföra tillförlitlig känsloklassificering på olika nivåer av granularitet med hög genomsnittlig noggrannhet på 89% för binär klassificering och 86% för finkornig klassificering.
REF föreslår ett åsiktsutvinningssystem som kan användas för både binära och finkorniga känsloklassificeringar av användarrecensioner.
Opinion Mining from Online User Reviews Using Fuzzy Linguistic Hedges
{'venue': 'Applied Computational Intelligence and Soft Computing', 'journal': 'Applied Computational Intelligence and Soft Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}