Köpmän som säljer produkter på webben ber ofta sina kunder att granska de produkter som de har köpt och tillhörande tjänster. I takt med att e-handeln blir allt populärare ökar antalet kundrecensioner som en produkt får snabbt. För en populär produkt kan antalet recensioner vara i hundratals eller till och med tusentals. Detta gör det svårt för en potentiell kund att läsa dem för att fatta ett välgrundat beslut om huruvida produkten ska köpas. Det gör det också svårt för tillverkaren av produkten att hålla reda på och hantera kundernas åsikter. För tillverkaren finns det ytterligare svårigheter eftersom många handelsplatser kan sälja samma produkt och tillverkaren normalt producerar många typer av produkter. I denna forskning siktar vi på att min och att sammanfatta alla kundrecensioner av en produkt. Denna sammanfattande uppgift skiljer sig från traditionell textsammanfattning eftersom vi bara minerar egenskaperna hos den produkt som kunderna har uttryckt sina åsikter om och om åsikterna är positiva eller negativa. Vi sammanfattar inte recensionerna genom att välja en delmängd eller skriva om några av de ursprungliga meningarna från recensionerna för att fånga de viktigaste punkterna som i den klassiska textsammanfattningen. Vår uppgift utförs i tre steg: 1) gruvproduktfunktioner som har kommenterats av kunderna; 2) identifiera meningar i varje granskning och besluta om varje mening är positiv eller negativ; 3) sammanfatta resultaten. I detta dokument föreslås flera nya tekniker för att utföra dessa uppgifter. Våra experimentella resultat med hjälp av recensioner av ett antal produkter som säljs online visar hur effektiva teknikerna är.
Med framgång på webben, online översyn REF [5] håller på att bli en mer och mer användbar och viktig informationsresurs för människor.
Mining and summarizing customer reviews
{'venue': "KDD '04", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}