Tổng hợp quan điểm trực tuyến của người tiêu dùng theo tính năng của sản phẩm (Tóm tắt trích đoạn)

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ VŨ THỊ NHẠN TỔNG HỢP QUAN ĐIỂM TRỰC TUYẾN CỦA NGƯỜI TIÊU DÙNG THEO TÍNH NĂNG CỦA SẢN PHẨM LUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN HÀ NỘI – 2016 ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ VŨ THỊ NHẠN TỔNG HỢP QUAN ĐIỂM TRỰC TUYẾN CỦA NGƯỜI TIÊU DÙNG THEO TÍNH NĂNG CỦA SẢN PHẨM Ngành: Công nghệ thông tin Chuyên ngành: Hệ thống thông tin Mã số: 60 48 01 04 LUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: TS NGUYỄN VIỆT ANH TS BÙI QUANG HƯNG HÀ NỘI - 2016 Mục lục Lời cam đoan Error! Bookmark not defined Mục lục Danh mục hình vẽ Error! Bookmark not defined Danh mục bảng biểu Error! Bookmark not defined Lời cảm ơn Error! Bookmark not defined Mở đầu Chương 1.1 Tổng quan khai phá quan điểm Giới thiệu 1.1.1 Đối tượng 1.1.2 Các đặc trưng ẩn 1.1.3 Đoạn đánh giá 1.1.4 Quan điểm ẩn, 1.1.5 Người đánh giá 1.2 Các thách thức khai phá quan điểm 1.2.1 Những người khác có phong cách viết khác 1.2.2 Quan điểm thay đổi theo thời gian 1.2.3 Độ mạnh quan điểm 1.2.4 Quan điểm theo ngữ cảnh 1.2.5 Các câu đánh giá có pha trộn 1.2.6 Quan điểm mang tính châm biếm, mỉa mai 1.2.7 Xử lý ngôn ngữ tự nhiên câu quan điểm 1.3 Các ứng dụng khai phá quan điểm 1.3.1 Nghiên cứu thị trường dành cho người mua bán 1.3.2 Cải thiện chất lượng sản phẩm, dịch vụ 1.3.3 Hệ thống gợi ý 10 1.3.4 Hỗ trợ thông minh quyền 10 1.3.5 Hỗ trợ đưa định 10 1.4 1.4.1 Các toán khai phá quan điểm 10 Phân lớp quan điể m 11 1.4.2 Khai phá quan điểm so sánh 11 1.4.3 Tổng hợp quan điểm 11 Chương sản phẩm Các phương pháp tiếp cận toán tổng hợp quan điểm theo tính Error! Bookmark not defined 2.1 Xác định đối tượng Error! Bookmark not defined 2.2 Trích xuất khía cạnh Error! Bookmark not defined 2.2.1 Sử dụng danh từ cụm danh từ thường xuyên Error! Bookmark not defined 2.2.2 Sử dụng mối quan hệ từ quan điểm khía cạnh Error! Bookmark not defined 2.2.3 Mô hình chủ đề Error! Bookmark not defined 2.3 Nhóm từ khía cạnh Error! Bookmark not defined 2.4 Phân lớp chiều hướng quan điểm Error! Bookmark not defined 2.5 Loại bỏ quan điểm Spam Error! Bookmark not defined Chương Tổng hợp quan điểm trực tuyến người tiêu dùng Việt Nam theo tính sản phẩm Error! Bookmark not defined 3.1 Trích xuất tính sản phẩm Error! Bookmark not defined 3.1.1 Tiền xử lý liệu Error! Bookmark not defined 3.1.2 Tách câu quan điểm Error! Bookmark not defined 3.1.3 Trích xuất tính sản phẩm Error! Bookmark not defined 3.2 Nhóm từ nói tính Error! Bookmark not defined 3.3 Tổng hợp quan điểm Error! Bookmark not defined 3.4 Độ đo tính xác hệ thống Error! Bookmark not defined Chương Thực nghiệm đánh giá Error! Bookmark not defined 4.1 Chuẩn bị liệu cài đặt Error! Bookmark not defined 4.2 Tiến hành thực nghiệm đánh giá Error! Bookmark not defined Chương Kết luận Error! Bookmark not defined 5.1 Những vấn đề giải luận văn Error! Bookmark not defined 5.2 Hướng nghiên cứu tương lai Error! Bookmark not defined Các công trình công bố Error! Bookmark not defined TÀI LIỆU THAM KHẢO 13 Mở đầu “Người khác nghĩ gì” câu hỏi đặt cho lần định Khi bạn có nhu cầu mua tivi, bạn có xu hướng tìm hiểu xem người khác nói sản phẩm Với số tiền bỏ ra, bạn lựa chọn sản phẩm có chức đáp ứng yêu cầu bạn cách thích hợp Hay chương trình Ai triệu phú phát sóng truyền hình, có hai ba quyền trợ giúp hỏi ý kiến người khác Cùng với phát triển kinh tế xã hội, Internet ngày phát triển Mọi người dần biết đến trang blog, diễn đàn hay trang mạng xã hội khác Đó nơi họ bày tỏ quan điểm vấn đề, kiện hay chất lượng sản phẩm Đó nguồn thông tin quan trọng người có nhu cầu tìm hiểu vấn đề Hình Khai phá quan điểm người dùng Đối với doanh nghiệp, họ đưa sản phẩm thị trường, họ cần biết người tiêu dùng đánh sản phẩm Từ đó, họ đưa chiến lược kinh doanh phù hợp với nhu cầu người tiêu dùng Theo các công ty lớn nhâ ̣n đinh ̣ , ý kiến của khách hàn g mô ̣t phầ n quan tro ̣ng viê ̣c hin ̀ h thành quan điểm ý kiến khách hàng khác tin tưởng vào thương hiệu , quyế t đinh ̣ mua hàng liên quan đế n sách quảng bá thương hiệu công ty họ Với sự phong phú nguồn tài nguyên quan điểm hi ện nay, hội và thách thức lớn việc sử du ̣ng công nghê ̣ thông tin để tim ̀ kiế m và hiể u đươ ̣c ý kiế n của người khác [24] Người tiêu dùng đánh giá sản phẩm dịch vụ đó, họ đưa ý kiến tổng quan sản phẩm Ví dụ Chiếc điện thoại Iphone 6s tốt Nhưng lại có ý kiến đưa để đánh giá chất lượng tính (khía cạnh, đặc trưng) sản phẩm Màn hình Iphone 6s đẹp camera nét Các ý kiến phản hồi người tiêu dùng đa dạng phong phú Việc tổng hợp ý kiến thủ công nhiều thời gian sức người Một công cụ tổng hợp ý kiến tự động người tiêu dùng làm giảm thời gian công sức Chính vậy, chọn hướng nghiên cứu tổng hợp quan điểm theo tính sản phẩm người tiêu dùng Việt Nam với liệu chủ yếu lấy diễn đàn công nghệ Trong luận văn mình, trình bày phương pháp tổng hợp quan điểm, sử dụng luật lan truyền kép kết hợp với việc tách câu ghép câu phức thành câu đơn (mỗi câu đơn chứa tính sản phẩm) dựa theo luật để trích xuất tính sản phẩm người tiêu dùng Việt Nam Tiếp theo, sử dụng kiến thức mẫu phổ biến để loại bỏ liệu nhiễu Và cuối cùng, sử dụng phương pháp thống kê để tổng hợp quan điểm đánh giá người tiêu dùng tính sản phẩm Luận văn chia thành phần sau: Chương 1: Trong chương này, trình bày tổng quan khai phá quan điểm số khái niệm liên quan Đồng thời, trình bày khó khăn thách thức khai phá quan điểm vài lĩnh vực ứng dụng khai phá quan điểm ứng dụng giới Chương 2: Trình bày khái quát số phương pháp xử lý ngôn ngữ tự nhiên, học máy, thống kê nhà nghiên cứu giới nghiên cứu áp dụng vào việc tổng hợp ý kiến theo tính sản phẩm giới Việt Nam Chương 3: Trong chương này, trình bày cách chi tiết phương pháp tổng hợp ý kiến theo tính sản phẩm nghiên cứu thử nghiệm với liệu tiếng Việt Chương 4: Kết thực nghiệm đánh giá trình bày chương Chương 5: Trình bày vấn đề mà luận văn chưa thực hiện; định hướng số hướng phát triển luận văn 5 Chương Tổng quan khai phá quan điểm 1.1 Giới thiệu Chúng ta biết, với phát triển Internet, mạng xã hội, diễn đàn, blog Facebook, Twitter, Zing Me,… thu hút hàng triệu người Việt Nam sử dụng Tại người thể quan điểm nhiều vấn đề, nhiều đối tượng Đặt tình chẳng hạn người cần mua máy điện thoại chưa biết nên mua loại Anh ta hỏi ý kiến bạn bè, nhờ tư vấn người bán hàng Một cách thông minh tham khảo thông tin mạng, phải đọc nhiều viết Một doanh nghiệp đưa sản phẩm thị trường, họ cần biết người tiêu dùng có phản ứng sản phẩm họ Họ thuê nhân viên tra cứu thông tin trang mạng xã hội – nơi mà người tiêu dùng đưa Chiếc điện thoại tốt Quan điểm Người giữ quan điểm Đối tượng Hình 1.1 Mô hình khai phá quan điểm ý kiến sản phẩm sau họ sử dụng Tuy nhiên, việc thực tổng hợp ý kiến đánh giá thành tổng hợp nhìn trực quan việc tổng hợp thủ công nhiều thời gian Vì vậy, cần thiết phải có công cụ thực tổng hợp ý kiến cách tự động Việc tự động tổng hợp ý kiến, quan điểm đối tượng hay vấn đề cụ thể gọi tổng hợp quan điểm Khi máy tính trợ giúp người dùng cách thu thập phân tích văn chứa quan điểm đưa kết tổng hợp Quan điểm ý kiến cá nhân người đối tượng thời gian định Theo định nghĩa Liu [13], quan điểm bao gồm yếu tố (ei, aij, sijkl, hk, tl) ei tên chủ thể, aij đặc trưng ei, sijkl quan điểm đặc trưng aij ei, hk người giữ quan điểm tl thời điểm mà quan điểm đưa hk Quan điểm sijkl tích cực, tiêu cực, trung lập biểu diễn mức độ khác Trong định nghĩa Liu có số khái niệm đối tượng, đặc trưng, người giữ quan điểm làm rõ sau: 1.1.1 Đối tượng Đối tượng dùng để thực thể (người, sản phẩm, kiện, chủ đề,…) đánh giá Mỗi đối tượng có tập thành phần (components) hay thuộc tính (attributes) gọi chung đặc trưng (tính năng) (features) [12] Mỗi thành phần hay thuộc tính lại có tập thành phần hay thuộc tính Như vậy, đối tượng O biểu diễn cặp [T, A] T cấu trúc phân cấp gồm thành phần cha con; A tập thuộc tính đối tượng O Ví dụ: Máy ảnh có tập thành phần ống kính, pin thuộc tính kích cỡ, cân nặng, chất lượng ảnh Thành phần pin có thuộc tính kích cỡ, thời gian, dung lượng 1.1.2 Các đặc trưng ẩn Với đánh giá r bao gồm tập câu r = {s1, s2, … sm} Nếu đặc trưng f xuất r, ta nói f đặc trưng (explicit feature) Ngược lại, ta nói f đặc trưng ẩn (implicit feature) [12] Ví dụ: Máy ảnh đắt Đặc trưng giá đặc trưng ẩn Màu sắc đẹp ghê Đặc trưng màu sắc đặc trưng 1.1.3 Đoạn đánh giá Đoạn đánh giá đặc trưng f đối tượng O r tập câu liên tiếp r diễn tả quan điểm tích cực hay tiêu cực đặc trưng f Đoạn đánh giá bao gồm tối thiểu câu [12] Ví dụ: Bộ nhớ điện thoại nhỏ 7 Hôm qua, mua điện thoại Iphone 5S siêu thị điện máy Trần Anh Tôi thích Kích thước phù hợp với tay cầm Giá phải mà chất lượng tốt Hai ví dụ có số lượng câu độ dài khác chúng đoạn đánh giá cho sản phẩm điện thoại 1.1.4 Quan điểm ẩn, Quan điểm (explicit opinion) đặc trưng f quan điểm mang tính chủ quan, diễn trả trực tiếp quan điểm tích cực hay tiêu cực tác giả Quan điểm ẩn (implicit opinion) đặc trưng f quan điểm tích cực hay tiêu cực thể cách không tường minh [12] Ví dụ: Điện thoại đẹp Quan điểm – khen điện thoại đẹp Máy ảnh mua hỏng Quan điểm ẩn – chê máy ảnh không tốt 1.1.5 Người đánh giá Là người hay tổ chức cụ thể đưa ý kiến đánh giá cá nhân (tổ chức) Trong trường hợp đánh giá sản phẩm forum, blog người đánh giá tác giả đánh giá hay viết [12] 1.2 Các thách thức khai phá quan điểm 1.2.1 Những người khác có phong cách viết khác Các ý kiến đánh giá đưa người khác họ có cách diễn đạt khác nhau, từ cách thức sử dụng ngôn từ, chữ viết tắt hay ngữ pháp câu thách thức riêng xử lý 1.2.2 Quan điểm thay đổi theo thời gian Một thách thức khác cần phải xét đến vấn đề làm để theo dõi quan điểm thay đổi theo thời gian Một sản phẩm tốt thời điểm thời điểm 2, năm sau tốt nữa, người ta có nhiều lựa chọn sản phẩm tốt giá chất lượng Tuy nhiên, có sản phẩm ban đầu đưa thị trường chưa tốt qua trình cải thiện chất lượng sản phẩm dịch vụ lại người tiêu dùng đánh giá cao 8 Ví dụ: Tại thời điểm năm 2012, dòng điện thoại Iphone người tiêu dùng đánh giá cao Nhưng năm 2014, sản phẩm Iphone đời người chuyển sang sử dụng Iphone Lúc này, chất lượng, tốc độ xử lý Iphone người tiêu dùng đánh giá thấp hẳn 1.2.3 Độ mạnh quan điểm Xác định độ mạnh quan điểm thách thức phải đối mặt khai phá quan điểm Nhiều nỗ lực thực để xác định yếu tố định sức mạnh ý kiến bối cảnh Bổ sung thêm việc phân lớp từ thành mức độ xu hướng quan điểm khác nhau, số từ bổ nghĩa dùng để xác định độ mạnh quan điểm(“rất”, “một chút”, “hết sức”, “hơi”,…) Cụm từ “rất hài lòng” “hơi hài lòng” phân lớp thành tích cực tích cực “rất” “hơi” phân tích sử dụng để xác định mức độ đối lập 1.2.4 Quan điểm theo ngữ cảnh Tương tự phân loại quan điểm tích cực, tiêu cực trung lập nhiệm vụ khó khăn khai phá quan điểm Một từ quan điểm coi tích cực tình lại mang tính tiêu cực tình khác Một quan điểm sản phẩm tính sản phẩm gây hiểu lầm cho hệ thống khai phá quan điểm để đánh giá Ví dụ từ “dài” sử dụng để mô tả tuổi thọ pin máy tính xách tay theo cách “tuổi thọ pin máy tính xách tay dài”, coi tích cực sử dụng theo cách khác “thời gian khởi động máy tính xách tay dài”, coi ý kiến tiêu cực 1.2.5 Các câu đánh giá có pha trộn Một thách thức lớn khai phá quan điểm xuất người thể đánh giá tích cực tiêu cực câu Mọi người có nhiều ý kiến khác câu Những câu gây khó khăn để phân tích cú pháp khai phá quan điểm Trong luận văn mình, cố gắng để giải vấn đề việc xây dựng công cụ tách ý quan điểm câu có đánh giá nhiều tính thành ý nhỏ Trong đó, ý bao gồm tính ý kiến đánh giá (Chi tiết xin trình bày chương 3) 1.2.6 Quan điểm mang tính châm biếm, mỉa mai Các quan điểm mang tính châm biếm, mỉa mai tồn nhiều văn Trong quan điểm tiêu cực lại người nêu quan điểm thể dạng quan điểm tích cực Điều gây khó khăn lớn trình phân tích quan điểm Ví dụ Bộ phim hay mà anh rủ xem khác với Bộ phim hay 1.2.7 Xử lý ngôn ngữ tự nhiên câu quan điểm Các ý kiến mà người nêu lên trang mạng xã hội thường họ viết theo ngôn ngữ tự nhiên họ Họ dùng ngôn ngữ, cách viết tắt hay biểu tượng cảm xúc riêng Mỗi người khác có phong cách viết khác Vì nên câu đánh giá thường dạng bán cấu trúc Trong việc cần thiết từ liệu bán cấu trúc, viết ngôn ngữ tự nhiên đó, phải đưa thông tin hữu ích Tuy nhiên, đánh giá người tiêu dùng thường, họ thường dùng ngôn ngữ văn không thức không theo quy tắc ngữ pháp Vì vậy, vấn đề xử lý ngôn ngữ tự nhiên việc xử lý ý kiến đánh giá vấn đề khó khăn 1.3 Các ứng dụng khai phá quan điểm 1.3.1 Nghiên cứu thị trường dành cho người mua bán Khi muốn mua sản phẩm nào, loại sản phẩm có phù hợp hay không, cửa hàng có dịch vụ khách hàng tốt, giá bán đâu rẻ hơn, chất lượng đâu tốt hơn,… quan điểm sản phẩm người dùng trước kênh thông tin quan trọng cho Hay người bắt đầu kinh doanh, họ chưa biết kinh doanh mặt hàng gì, loại sản phẩm người tiêu dùng ưa chuộng, hình thức kinh doanh hợp lý, kinh doanh khu vực thu lợi nhuận cao Khi đó, hành vi khách hàng hỗ trợ cho họ 1.3.2 Cải thiện chất lượng sản phẩm, dịch vụ Ta xem xét ví dụ sau: Một nhà sản xuất máy vi tính lớn thất vọng doanh thu thấp bất thường Lãnh đạo công ty đưa câu hỏi “Tại khách hàng không mua máy tính chúng ta?” Những thông tin cụ thể giá thành, chất lượng sản phẩm đối thủ cạnh tranh mục tiêu để khảo sát Ngoài ra, đánh giá chủ quan thiết kế, dịch vụ khách hàng,… khách hàng yếu tố cần xem xét 10 1.3.3 Hệ thống gợi ý Khai phá quan điểm có vài trò quan trọng công nghệ hỗ trợ cho hệ thống khác Một ứng dụng tiềm ta áp dụng khai phá quan điểm hệ thống khuyến cáo, giúp cho hệ thống đưa gợi ý sản phẩm cho người dùng mà có khả người dùng quan tâm cao nhất, tăng lợi nhuận cho doanh nghiệp Trong hệ thống trực tuyến, quảng cáo hiển thị góc hình cần kiểm tra xem có phù hợp với nội dung trang web hay không Ví dụ trang web có nội dung chuyên gan mà hiển thị quảng cáo sản phẩm rượu không hợp lý, thị quảng cáo loại thuốc trị viêm gan phù hợp với nội dung 1.3.4 Hỗ trợ thông minh quyền Thông minh quyền dạng ứng dụng vô hữu ích trị gia Chẳng hạn dự luật đưa ra, quốc hội muốn lấy ý kiến nhân dân dự thảo luật, xem có hợp lý hay không, nhân dân có phản ứng Hay bầu cử tổng thống, thủ tướng, ý kiến đánh giá người dân giữ vai trò quan trọng kết bầu cử 1.3.5 Hỗ trợ đưa định Khai phá quan điểm có vai trò to lớn việc hỗ trợ định Hoặc vấn đề kinh tế xã hội khác Đối với kiện chặt 6700 xanh Hà Nội, phản ứng không đồng tình người dân có tác động to lớn quyền Ủy ban nhân dân thành phố Hà Nội, Bí thư thành ủy Hà Nội phải định xem xét xử lý sở, ban ngành liên quan1 Hay tin tức vụ xử phạt quán café Xin chào thành phố Hồ Chí Minh buộc thủ tướng Nguyễn Xuân Phúc đạo xem xét, dừng khởi tố vụ án2 1.4 Các toán khai phá quan điểm Khai phá quan điểm lĩnh vực nghiên cứu từ năm 90, nhiên với khó khăn thách thức mà cộng đồng nghiên cứu giới Việt Nam nghiên cứu Theo nghiên cứu Liu [7], khai phá quan điểm gồm toán sau:  Phân lớp quan điểm http://vnexpress.net/tin-tuc/thoi-su/bi-thu-ha-noi-khong-xu-ly-kieu-hoa-ca-lang-vu-chat-cay-xanh-3161498.html http://thanhnien.vn/thoi-su/thu-tuong-chi-dao-xem-xet-dung-khoi-to-vu-chu-quan-ca-phe-xin-chao-694327.html 11  Khai phá quan điểm so sánh  Tổng hợp quan điểm 1.4.1 Phân lớp quan điể m Với toán coi khai phá quan điểm toán phân lớp văn Bài toán phân lớp văn đánh giá tích cực hay tiêu cực Ví dụ: với đánh giá sản phẩm, hệ thống xác định xem nhận xét sản phẩm tốt hay xấu Phân lớp thường phân lớp mức tài liệu Thông tin phát không mô tả chi tiết người thích hay không thích Mô hình toán: • Tập đánh giá D = {di} • Hai lớp đánh giá Pos( tích cực) Neg( Tiêu cực) • Bộ phân lớp phân di vào hai lớp Pos/Neg Ví dụ: Chúng ta có câu đánh giá Điện thoại đẹp Hệ thống thực phân lớp câu quan điểm tích cực hay tiêu cực 1.4.2 Khai phá quan điểm so sánh Ngoài cách biểu diễn quan điểm cách trực tiếp nhận xét đối tượng có cách đánh giá cách so sánh đối tượng muốn nhận xét với đối tượng khác Ví dụ, người nói tốt hay xấu, người ta thường yêu cầu so với gì? Vì vậy, cách quan trọng đánh giá đối tượng so sánh trực tiếp với đối tượng tương tự khác Ví dụ: Kiểu dáng điện thoại Samsung galaxy S4 đẹp galaxy S3 đặc trưng kiểu dáng điện thoại Samsung galaxy S4 đối tượng nhận xét 1.4.3 Tổng hợp quan điểm  Tổng hợp quan điểm dựa khía cạnh Bài toán vào tổng hợp quan điểm mức khía cạnh để làm rõ đối tượng mà người đưa quan điểm thích hay không thích Đối tượng sản phẩm, dịch vụ, chủ đề, cá nhân hay tổ chức [22] Chi tiết trình bày chương 12 Ví dụ, câu đánh giá pin điện thoại Sony không tốt quan điểm phát biểu tính pin sản phẩm điện thoại Sony Yêu cầu đầu tổng hợp chi tiết chiều hướng quan điểm theo tính sản phẩm  Tổng hợp quan điểm không dựa khía cạnh Bài toán vào tổng hợp quan điểm đối tượng Đầu vào ý kiến đánh giá người dùng, đầu tổng hợp tóm tắt chung chung đối tượng mà đánh giá cụ thể khí cạnh đối tượng Ví dụ Chiếc điện thoại Sony chưa tốt, khách hàng chưa hài lòng nó, cần phải cải tiến thêm 13 TÀI LIỆU THAM KHẢO Blair-Goldensohn, S.,Hannan, K., McDonald, R., Neylon, T., Reis,G.A., and Reyna,J (2008), Building a sentiment summarizer for local service reviews In Proceedings of International Conference on World Wide Web Workshop of NLPIX Blei, D.M., Ng, A.Y., Jordan,M.I.(2003), Latent dirichlet allocation.The Journal of Machine Learning Research p 993-1022 Carenini, G., Ng, R., Pauls, A (2006), Multi-Document summarization of evaluative text In Proceeding of Conference of the European Chapter of the ACL(EACL-2006) Guo, H., Zhu, H., Guo, H., Zhang, X., Su, Z (2009), Product feature categorization with multilevel latent semantic association In Proceedings of ACM International Conference on Information and Knowledge Management H Lee, A Chang, Y Peirsman, N Chambers, M Surdeanu, D Jurafsky Deterministic Coreference Resolution Based on Entity-Centric, Precision-Ranked Rules Journal Computational Linguistics (4), December 2013 Pages 885-916) Hofmann, Thomas (1999), Probabilistic latent semantic indexing In Proceedings of Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI-1999) Hu, M., Liu, B (2004), Mining and summarizing customer reviews In Proceedings of the tenth ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining Jin, Wei, Ho,H.H., (2009), A novel lexicalized HMM-based learning framework for web opinion mining In Proceedings of International Conference on Machine Learning (ICML-2009) Kim, S., Zhang, J., Chen, Z., Oh, A.H., Liu, S (2013), “A hierarchical aspect – sentiment model for online reviews”, AAAI 10 Lafferty, John, Andrew McCallum, and Fernando Pereira (2001), Conditional random fields: Probabilistic models for segmenting and labeling sequence data In Proceedings of International Conference on Machine Learning (ICML-2001) 11 Liu, B (2009), Handbook Chapter: “Sentiment Analysis and Subjectivity” Handbook of Natural Language Processing Marcel Dekker, Inc New York, NY, USA 14 12 Liu, B ( 2010), “Sentiment analysis and subjectivity”, In Handbook of Natural Language Processing, Second Edition 13 Liu, B ( 2012), “Sentiment analysis and Opinion mining”, University Of Illinois at Chicago 14 Liu, B (2012), Sentiment Analysis and Opinion Mining Morgan & Claypool Publishers 15 Moghaddam, S.,Ester, M (2010), Opinion digger: an unsupervised opinion miner from unstructured product reviews In Proceedings of ACM International conference on Information and Knowledge Management, 2010 16 Moghaddam, S.,Ester, M (2011), ILDA: interdependent LDA model for learning latent aspects and their ratings from online product reviews In 46 Proceedings of ACM SIGIR International Conference on Information Retrieval 17 Qiu, G., Liu, B., Bu, J., Chen, C (2011), Opinion word expansion and target extraction through double propagation Computational Linguistics 18 Rabiner, Lawrence R (1989), A tutorial on hidden Markov models and selected applications in speech recognition Proceedings of the IEEE, 77(2): pp 257-286 19 Titov, I., and McDonald, R.(2008a), Modeling online reviews with multi-grain topic models In Proceedings of International Conference on World Wide Web 20 Titov, I., and McDonald, R.(2008b), A joint model of text and aspect ratings for sentiment summarization In Proceedings of Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics 21 Yu, J., Zha, Z., Wang, M., Wang, K.,Chua, T (2011b) Domain-Assisted product aspect hierarchy generation: towards hierarchical organization of unstructured consumer reviews In Proceedings of Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing 22 Zhang, L., Liu, B.(2014), "Aspect and Entity Extraction for Opinion Mining", book chapter in Data Mining and Knowledge Discovery for Big Data: Methodologies, Challenges, and Opportunities 23 Zhang, L., Liu, B., Lim, S., O’Brien-Strain, E., (2010), Extracting and ranking product features in opinion documents In Proceedings of International Conference on Computational Linguistics (COLING-2010) 15 24 Pang, B., Lee, B (2008), Opinion mining and sentiment analysis, Found Trends Inf Retr 2, 1-2, 1–135 25 Haseena,R.P (2014) “Opinion Mining and Sentiment Analysis -Challenges and Applications”, International Journal of Application or Innovation in Engineering & Management (IJAIEM) 26 Seerat, B., Azam, F (2012), “Opinion Mining: Issues and Challenges”, International Journal of Computer Applications 27 Thuy, H.Q , Thanh, V.T., Trang, P.H., To, L.C (2011) An upgrading feature-based opinion mining model on Vietnamese product reviews In: Active Media Technology, Lecture Notes in Computer Science, Springer Berlin Heidelberg, pp 173–185 28 Jindal, Nitin, Liu, B.(2007) Review spam detection In Proceedings of WWW (Poster paper) 29 Jindal, Nitin, Liu, B (2008) Opinion spam and analysis In Proceedings of the Conference on Web Search and Web Data Mining (WSDM-2008) 30 Mauge, K., Rohanimanesh, K., Ruvini, J.D (2012) Structuring e-commerce inventory In Proceedings of Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL-2012) 31 Zhai, Z., Liu, B., Xu, H., Jia, P (2010) Grouping product features using semisupervised learning with soft-constraints In Proceedings of International Conference on Computational Linguistics (COLING-2010)  ... tốt quan điểm phát biểu tính pin sản phẩm điện thoại Sony Yêu cầu đầu tổng hợp chi tiết chiều hướng quan điểm theo tính sản phẩm  Tổng hợp quan điểm không dựa khía cạnh Bài toán vào tổng hợp quan. .. 1.4.3 Tổng hợp quan điểm  Tổng hợp quan điểm dựa khía cạnh Bài toán vào tổng hợp quan điểm mức khía cạnh để làm rõ đối tượng mà người đưa quan điểm thích hay không thích Đối tượng sản phẩm, ... chiều hướng quan điểm Error! Bookmark not defined 2.5 Loại bỏ quan điểm Spam Error! Bookmark not defined Chương Tổng hợp quan điểm trực tuyến người tiêu dùng Việt Nam theo tính sản phẩm