Online produktrecensioner ger data om användarens perspektiv på de funktioner som upplevdes av dem. Produktfunktioner och motsvarande åsikter utgör en stor del i analysen av online produktrecensioner. Extrahera funktioner från ett stort antal recensioner klassificeras i tre stora kategorier såsom att använda språkregler, sekvensmärkning samt ämnesmodellering. Latent Dirichlet Allocation (LDA) är en sådan ämnesmodell som samlar dokumentorden i oövervakade inlärda ämnen med hjälp av Dirichlet priors. Orden som är så hopklustrade är funktionerna och åsiktsorden i produktrecensioner domänen. För att identifiera lämpliga produktegenskaper från dessa kluster tillämpas en hierarkisk, domänoberoende Feature Ontology Tree (FOT) på LDA-kluster. Det yttrande som innehåller ord av erhållna produktegenskaper identifieras genom att man använder de dokumentindikatorer som finns tillgängliga från ämnesmatrisen för LDA. Dessa indikatorer är användbara för att dra tillbaka till motsvarande online översyn där produktfunktionen finns. Den polaritet i yttrandet som bär ord beräknas med hjälp av SentiWordNet. Detta förbättrar noggrannheten hos de funktioner som använder extraherade LDA ämneskluster och maskintolkning av polaritet åsiktsord är tillfredsställande.
I REF, åsiktsbrytning utförs på online produktrecensioner med LDA ämne kluster med funktion ontology träd och sentiwordnet.
Opinion Mining of Online Product Reviews from Traditional LDA Topic Clusters using Feature Ontology Tree and Sentiwordnet
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Education and Management Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}