Online reseportaler blir viktiga delar för att dela reseinformation. Användargenererat innehåll och information i användarrecensioner är värdefullt för både reseföretag och andra människor och kan ha en betydande inverkan på deras beslutsprocess. Den automatiska analysen av använda genererade recensioner kan ge en djupare förståelse av användarnas attityder och åsikter. I detta dokument presenterar vi ett arbete med automatisk analys av användarrecensioner på booking.com portalen och automatisk utvinning och visualisering av information. En aspekt baserad tillvägagångssätt följs där latent dirichlet allokering används för att modellera ämne åsikt och naturliga språk bearbetning tekniker används för att ange beroenden på en mening nivå och bestämma interaktioner mellan ord och aspekter. Sedan Naïve Bayes maskininlärning metod används för att känna igen polariteten i användarens åsikt att använda meningens beroende tredubblar. För att utvärdera resultatet av vår metod, samlade vi en bred uppsättning recensioner för en serie av hotell från booking.com. Resultaten från utvärderingsstudien är mycket uppmuntrande och visar att systemet är snabbt, skalbart och mest av allt korrekt när det gäller att analysera användarrecensioner och att specificera användarnas åsikter och inställning till hotellens egenskaper och kan ge omfattande hotellinformation.
REF använde latent dirichlet allokering för att extrahera aspekter och Naïve Bayes att känna igen polariteten på kundrecensioner för hotellet domän.
A System for Aspect-based Opinion Mining of Hotel Reviews
{'venue': 'WEBIST', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}