Abstract-Yelp online recensioner är ovärderlig källa till information för användare att välja var du ska besöka eller vad man ska äta bland många tillgängliga alternativ. Men på grund av överväldigande antal recensioner, är det nästan omöjligt för användare att gå igenom alla recensioner och hitta den information de söker. För att ge en företagsöversikt är en lösning att ge verksamheten 1-5 stjärnor. Detta betyg kan vara subjektivt och partiskt gentemot användarnas personlighet. I detta dokument förutspår vi ett företags betyg baserat enbart på användargenererade recensioners texter. Detta ger inte bara en översikt över många långa granskningstexter utan tar också bort subjektivitet. Välja restaurangkategori från Yelp Dataset Challenge [1], använder vi en kombination av tre funktionsgenereringsmetoder samt fyra maskininlärningsmodeller för att hitta det bästa förutsägelseresultatet. Vår strategi är att skapa säck med ord från topp frekventa ord i alla råa textrecensioner, eller topp frekventa ord / adjektiv från resultat av Del-of-Speech analys. Våra resultat visar Root Mean Square Error (RMSE) på 0,6 för kombinationen av linjär regression med någon av de vanligaste orden från rådata eller topp frekventa adjektiv efter Del-of-Speech (POS).
En av de andra studien, förutsäger användarens startbetyg baserat enbart på texten i användargenererade recensioner REF.
Predicting a Business Star in Yelp from Its Reviews Text Alone
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}