Xác định và phân tích quan điểm của người dùng (tt)

Xác định và phân tích quan điểm của người dùngXác định và phân tích quan điểm của người dùngXác định và phân tích quan điểm của người dùngXác định và phân tích quan điểm của người dùngXác định và phân tích quan điểm của người dùngXác định và phân tích quan điểm của người dùngXác định và phân tích quan điểm của người dùngXác định và phân tích quan điểm của người dùngXác định và phân tích quan điểm của người dùngXác định và phân tích quan điểm của người dùngXác định và phân tích quan điểm của người dùngXác định và phân tích quan điểm của người dùngXác định và phân tích quan điểm của người dùng

HỌC VIỆN CƠNG NGHỆ BƢU CHÍNH VIỄN THƠNG - ĐẶNG QUANG HUY XÁC ĐỊNH VÀ PHÂN TÍCH QUAN ĐIỂM CỦA NGƢỜI DÙNG CHUYÊN NGÀNH : MÃ SỐ: KHOA HỌC MÁY TÍNH 60.48.01.01 (Khoa học máy tính) TĨM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT HÀ NỘI - 2018 MỞ ĐẦU Các trang bán hàng trực tuyến thường yêu cầu khách hàng đánh giá sản phẩm mà họ mua Đối với dịch vụ trực tuyến nói chung trang thương mại điện tử nói riêng, đánh giá người dùng đóng vai trò quan trọng khách hàng tiềm có nhu cầu lựa chọn mua sản phẩm Mà sản phẩm phổ biến số lượng đánh giá ngày nhiều, khách hàng tiềm mà nói khó nắm bắt hết nội dung mà đánh diễn đạt Vậy nên cần thiết phải có phương pháp hệ thống tự động phân tích tổng hợp quan điểm người dùng Có thể nhận thấy cụ thể ta phải giải hai vấn đề: (1) xác định đặc trưng sản phẩm người dùng đề cập đến thông qua đánh giá, (2) xác định hướng đánh giá người dùng đặc trưng đề cập Cuối tạo tổng hợp tóm tắt phân loại dựa đặc trưng sản phẩm, với đặc trưng, đưa số lượng đánh giá xem đánh giá đánh giá tích cực hay tiêu cực đến đặc trưng sản phẩm Trong luận văn em tập trung hướng tiếp cận dựa toán để giải cho toán tổng hợp đặc trưng sản phầm, từ phân tích áp dụng thuật tốn thích hợp cho việc khai phá liệu phân tích quan điểm người dùng Sau cuối tổng hợp cuối thông tin sản phẩm Nội dung luận văn bố cục thành chương sau: Chương trình bày tổng quan toán xác định quan điểm người dùng theo đặc trưng sản phẩm Đồng thời mô tả toán FBS xung quanh để có nhìn bao qt toán xác định quan điểm người dùng Phương pháp đề cập luận văn có khác mục đích cách thức giải vấn đề hồn tồn liên quan đến tốn khai phá liệu Chương trình bày phương pháp trích xuất đặc trưng sản phẩm thơng qua câu đánh giá Trong chương đề xuất k thuật phổ biến tách từ, gán nhãn từ loại cho việc xác định danh từ, cụm danh từ câu đánh giá Từ từ xác định, chương c ng đề cập số phương pháp để chắt lọc trích xuất đặc trưng sản phẩm, đồng thời loại b đặc trưng vô ngh a, không liên quan, đặc tính sản phẩm Chương trình bày phương pháp xác định quan điểm người dùng đặc trưng Ngồi ra, việc xác định tính từ đánh giá hiệu cho đặc trưng c ng đề cập đến Sau dự báo hướng ngữ ngh a câu đánh giá Cuối cùng, tổng hợp lại thông tin sản phầm thông qua câu đánh giá người dùng Chương trình bày thực nghiệm đánh giá hiệu phương pháp trình bày chương trước Cuối đưa ưu điểm hạn chế đối phương pháp công việc thực tương lai 3 CHƢƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ XÁC ĐỊNH QUAN ĐIỂM NGƢỜI DÙNG Luận văn tập trung vào việc đưa thơng tin hữu ích sản phẩm bao gồm đặc trưng, đánh giá người người sản phẩm, mà khách hàng tiềm quan tâm đến Do đó, phương pháp xác định quan điểm người dùng dựa đánh giá giúp cho người dùng giảm công sức b để tìm kiếm thơng tin thực hữu ích cho 1.1 Bài tốn xác định quan điểm ngƣời dùng Bài toán đặt là, với đầu vào tập đánh giá người dùng cho sản phẩm đó, chẳng hạn trang thương mại điện tử, hệ thống phân tích đánh giá tổng hợp, bao gồm thông tin đặc trưng sản phẩm nhắc đánh giá với quan điểm người dùng đặc trưng Ở đây, đặc trưng sản phẩm hiển thị số lượng chi tiết câu đánh giá cho đặc trưng phân loại theo hướng tích cực, tiêu cực, trung tính Các đánh giá người dùng viết dạng ngôn ngữ tự nhiên, khơng có hạn chế cấu trúc Để thực việc xác định quan điểm với đặc trưng, cần giải hai toán sau: Cần xác định đặc trưng đề cập đến đánh giá Cần xác định hướng đánh giá người dùng đặc trưng đề cập đến Vậy nên, để giải toán lớn, em chia toán thành tốn nh bao gồm: (1) trích chọn đặc trưng dựa đánh giá người dùng, (2) xác định quan điểm người dùng với đánh giá có chứa đặc trưng nhắc đến câu, (3) cuối đưa tổng hợp cuối thơng tin sản phẩm trích chọn biểu diễn thơng qua việc nhóm câu đánh giá sau phân loại 1.2 Một số ứng dụng tích hợp phần đánh giá ngƣời dùng Hiện có nhiều ứng dụng có tích hợp phần đánh giá người dùng, ứng dụng mang tính thương mại dịch vụ, ví dụ như trang đặt phòng khách sạn, phần đánh giá xếp hiển thị bên cạnh thơng tin phòng, người dùng hồn tồn xem đánh giá loại phòng họ quan tâm 1.3 Xác định đặc trƣng đƣợc nhắc tới Đối với toán xác định quan điểm người dùng, việc xác định đặc trưng sản phẩm dựa đánh giá từ người dùng quan trọng đặc trưng sản phẩm mà người dùng trực tiếp đánh giá bộc lộ quan điểm Luận văn em thực tìm tất tính sản phẩm tập hợp đánh giá khách hàng chúng bật hay không Một số nhà nghiên cứu c ng nghiên cứu tóm tắt nhiều tài liệu nhằm tím kiếm thơng tin tương tự Đối với toán em thực dựa thuật tốn trích chọn đặc trưng [2] nghiên cứu áp dụng cải tiến Phương pháp có phần đơn giản kết thu có độ xác tương đối cao (khoảng 84%), nghiên cứu Bing Liu [17] 1.4 Xác định quan điểm ngƣời dùng Tiếp theo đó, với đặc trưng cần xác định chiều hướng đánh giá sản phẩm câu đánh giá (có thể tích cực tiêu cực) Có thể coi tốn phân tích quan điểm người dùng Với câu đánh giá, hồn tồn xác định quan điểm người dùng đặc trưng nhắc tới Trong khuôn khổ luận văn, em sử dụng phương pháp đơn giản tạo danh sách nh tính từ giống gắn với nhãn tích cực tiêu cực, giống với phương pháp Bing Liu[17], liệu em thực tiếng việt Và phương pháp em sử dụng cho việc xác định ngữ ngh a đánh giá xây dựng từ điển WordNet[19] thay việc sử dụng kho ngữ liệu sẵn có Trong luận văn, em tạo danh sách nh tính từ giống gắn với nhãn tích cực tiêu cực Phương pháp đơn giản lại phù hợp với mục đích tốn xác định quan điểm người dùng, cần xác định câu đánh giá đánh tích cực, tiêu cực hay trung tính đặc trưng sản phẩm 1.5 Tổng kết chƣơng Trong chương 1, em giới thiệu qua toán xác định quan điểm người dùng với liệu đầu vào với tốn cho việc xử lý, tóm tắt thông tin sản phẩm thông qua đặc trưng sản phẩm hướng đánh giá người dùng sản phẩm Tại bước em chọn phương pháp thích hợp để giải toán Cuối cùng, em đưa hệ thống tổng quát cho toán xác định quan điểm người dùng, bao gồm bước nh chi tiết theo trình tự xác định Nội dung chi tiết bước em mô tả chi tiết chương 6 CHƢƠNG 2: XÁC ĐỊNH ĐẶC TRƢNG CỦA SẢN PHẨM Để xác định đặc trưng sản phẩm, chương em trình bày số phương pháp trích chọn, phân tích ngữ ngh a câu đánh giá Do phức tạp việc xử lý ngôn ngữ điểm hạn chế phương pháp trích chọn đặc trưng, nên luận văn em có trình bày số phương pháp xén tỉa để loại bớt từ vô ngh a đặc trưng dư thừa 2.1 Tổng quan kiến trúc hệ thống xác định quan điểm ngƣời dùng Hệ thống thực tổng hợp theo ba bước chính: (1) trích chọn đặc trưng sản phẩm thu từ đánh giá người dùng; (2) xác định câu đánh giá lần, xem xét định câu có ý kiến tích cực, tiêu cực trung tính; (3) cuối tổng hợp tóm tắt lại thông tin sản phẩm 7 2.2 Xác định đặc trƣng s n phẩm 2.2.1 Trích chọn danh từ câu đánh giá Đối với toán xác định quan điểm người dùng việc xác định thuộc phổ biến bước quan trọng Hầu hết đặc trưng sản phẩm xuất câu với chức danh từ cụm danh từ Nên bước ta cần phải xác định danh từ nhắc đến câu đánh giá 2.2.2 ác đ nh đ c tr ng th ng g p c a sản phẩm Đối với đặc trưng sản phẩm, phân thành hai loại là: (1) đặc trưng thường gặp (2) đặc trưng gặp Có thể hiểu đặc trưng thường gặp đặc trưng mà nhiều người dùng quan tâm đến đánh giá nhiều đặc trưng khác, đặc trưng đặc trưng riêng cho sản phẩm, đặc trưng nên có ảnh hưởng lớn đến định khách hàng tiềm năng, liệu có nên mua sản phẩm hay không? Các đặc trưng gặp đặc trưng người dùng đề cập tới đánh giá Những đặc trưng người dùng quan tâm nên thường ánh hướng đến định người dùng Tiếp theo cần định ngh a kiểu đặc trưng xuất đánh giá Thường thường, câu đánh giá, đặc trưng xuất hai dạng: tường minh không tường minh Ttrong phạm vi luận văn, em không xét đến đặc trưng không tường minh Việc tìm đặc trưng sản phẩm, đồng ngh a với việc ta tìm danh từ xuất đánh giá Trong luận văn em sử dụng thuật toán Apriori[2] 8 2.2.3 ác đ nh đ c tr ng hi m Ngược lại hoàn toàn với đặc trưng thường gặp, đặc trưng không đặc trưng đặc trưng nhắc đến đánh giá người dùng, hay nói cách khác đặc trưng người dùng ý đến, mà số người tiêu dùng đặt làm tiêu chí cho việc lựa chọn 2.3 Tổng kết chƣơng Với toán xác định quan điểm người dùng, việc xác định rõ đặc trưng sản phầm quan trọng Trong luận văn em có nêu lên hai phương pháp cho việc xác định đặc trưng thường gặp sản phẩm Đặc trưng thường gặp khai thác thuật tốn khai trích chọn đặc trưng, có độ tối ưu cao phương pháp xén tỉa hiệu 9 CHƢƠNG 3: XÁC ĐỊNH QUAN ĐIỂM CỦA NGƢỜI DÙNG ĐỐI TỪNG ĐẶC TRƢNG SẢN PHẨM Đối với toán xác định quan điểm người dùng, việc xác định hướng đánh giá người dùng đặc trưng nhắc đến đánh giá quan trọng Có thể thấy rõ, vai trò tính từ câu thường nhằm mục đích bổ trợ cho danh từ, hay chi tiết tính từ xuất câu có thực việc xác định quan điểm người dùng cho đặc trưng đề cập đến đánh giá 3.1 Trích xuất từ đánh giá từ đặc trƣng s n phẩm Trước hết ta có định ngh a, đánh giá thường chứa nhiều câu đánh giá, câu đánh giá câu chứa nhiều đặc trưng sản phẩm Và với đặc trưng sản phầm thường có nhiều tính từ đánh giá Mặc dù việc thực trích chọn đặc trưng xác định quan điểm người dung tồn đánh giá, việc phân loại xác định câu đánh giá Vậy để xác định hướng đánh giá ta cần xác định tính từ đánh giá câu, hướng đánh giá tích cực câu có chứa nhiều từ đánh giá tích cực, câu đánh giá tiêu cực câu có chứa nhiều đánh giá tiêu cực Nhưng đặc trưng sản phẩm, em có quy ước thêm khái niệm tính từ đánh giá hiệu quả, từ đánh giá trực tiếp gần với đặc trưng Trong câu đánh giá thường tính từ đánh giá chọn câu thông thường cần chọn tính từ (danh từ động từ khơng xét đến luận văn này) xuất Nhưng trích chọn tính từ đánh giá hiệu quả, em chọn tính từ gần với đặc trưng 3.2 Xác định hƣớng ngữ nghĩa từ đánh giá câu Ở phần trước em xác định tính từ đánh giá cho đặc trưng sản phẩm câu, toán xác định quan điểm, phần xác 10 định xem tính từ đánh giá mang hướng tích cực hay tiêu cực cho đặc trưng quan trọng Có thể hiểu rằng, từ mang sắc thái th a mãn, hài lòng hay khen ngợi đặc trưng tính từ xác định tính từ đánh giá tích cực Ngược lại, tính từ thể khơng hài lòng, chê bai tính từ gọi tính từ đánh giá tiêu cực 3.2.1 Ph ơng pháp xây dựng từ điển từ WordNet Như giới thiệu phần trước, để xác định hướng từ đánh giá em sử dụng WordNet[19] cho việc xây dựng nên từ điển dùng để xác định ngữ ngh a tính từ Từ WordNet em thu thập nên hai từ điển đánh giá bao gồm tính từ đánh giá tích cực tiêu cực Em quy ước từ đánh giá trích chọn câu đánh giá bước trước xuất danh sách từ tích cực từ mang ý ngh a tích cực, từ xuất danh từ tiêu cực mang hướng tiêu cực, cuối từ khơng xuất hai danh sách từ mang ý ngh a trung tính 3.2.2 ác đ nh h ớng ngữ nghĩa c a từ đánh giá Sau xây dựng từ điển cho việc đánh giá đánh giá, ta hồn tồn xác định hướng ngữ ngh a tồn tính từ xuất câu Thông thường việc xác định hướng đánh giá tính từ thơng thường duyệt tất câu với câu chứa đặc trưng sản phẩm, ta kiểm tra từ xuất từ điển xây dựng từ bước trước mang hướng đánh giá từ điển 3.3 Dự báo hƣớng ngữ nghĩa câu đánh giá Sau đánh giá hướng ngữ ngh a tính từ xuất câu, bước toán đánh giá hướng ngữ ngh a toàn câu Có thể nhận thấy rằng, hướng ngữ ngh a câu phụ thuộc hoàn toàn số lượng hướng ngh a từ đánh giá xuất câu Hay nói 11 cách khác, câu đánh số từ đánh giá tích cực nhiều câu xác định tích cực, câu nhiều từ đánh giá tiêu cực câu mang hướng tiêu cực, câu trung tính xác định từ tích cực tiêu cực có số lượng 3.4 Tổng hợp quan điểm ngƣời dùng s n phẩm Có thể nhận thấy rằng, tóm tắt cuối hồn tồn việc tạo nên cấu trúc rõ ràng để thể thông tin sản phẩm Đôi thực tế thực tóm tắt, hồn tồn thể câu đánh giá tóm tắt đường dẫn để người đọc dễ dàng chuyển tới câu đánh giá đến đánh giá gốc Vì khn khổ luận văn đánh giá dài, người dùng đưa ý kiến khác số câu đánh giá sản phẩm ít, nên tổng hợp cuối cùng, em đưa câu đánh xuất đặc trưng sản phẩm Việc tùy biến với tổng hợp cuối phụ thuộc vào mong muốn người dùng để tuỳ chỉnh thay đổi phù hợp 3.5 Tổng kết chƣơng Ở chương này, em thực xác định hướng đánh giá cho câu chứa đặc trưng sản phầm, phương pháp thực đánh khơng q cầu kì, cơng đoạn thu thập liệu đánh giá cho seed_list từ phủ định cần tinh chỉnh cách k lưỡng độ phức tạp ngôn ngữ, nên việc xác định hướng ngữ ngh a từ đánh giá đặc trưng sản phẩm toán hoàn toàn phụ thuộc vào liệu từ điển thu thập từ WordNet Vì nên cơng đoạn thu thập từ việc tiền xử lý c ng trở nên quan trọng không 12 CHƢƠNG 4: THỰC NGHIỆM VÀ KẾT QUẢ Trong chương em trình bày chi tiết bước thực kiểm nghiệm thuật tốn thơng qua việc thu thập liệu từ trang diễn đàn lớn công nghệ cho sản phẩm Phương pháp đánh giá độ xác xác định quan điểm người dùng thực việc so sánh kết thuật toán với tri thức người Ngồi để đánh giá tính thực tiễn tốn ảnh hưởng bới nhiều yếu tố khác hiệu suất hay số lượng liệu xử lý, em không đề cập chi tiết luận văn Cuối cùng, thông qua việc so sánh thấy điểm hạn chế phương pháp định hướng khắc phục tương lai 4.1 Dữ liệu thử nghiệm Để kiểm nghiệm thuật toán, em thu thập liệu từ trang diễn đàn lớn công nghệ cho sản phẩm.Việc thực kiểm nghiểm em thực theo bước sau: Thu thập đánh giá dạng văn dạng thô trang diễn đàn, trang bán hang trực tuyến Xây dựng chương trình để thực hiện việc trích chọn phân loại đánh giá Thực việc trích chọn phân loại dựa tri thức người Thực việc tính tốn độ xác độ bao phủ dựa kết thực nghiệm việc phần loại hệ thống phân loại tay, So sánh kết luận 13 4.2 Đánh giá độ xác thơng qua thực nghiệm Để đánh giá, em thực việc đọc tất đánh giá Với câu đánh giá, câu bày t ý kiến người dùng, tất đặc trưng mà người dùng đánh giá đánh dấu lại Bất kể câu đánh giá tích cực hay tiêu cực xác định Nếu người dùng khơng đưa ý kiến, câu khơng đánh dấu lại ta quan tâm đến câu đánh giá từ người dùng Thông qua việc áp dụng thuật toán, dựa vào đánh giá cuối cùng, em kiểm nghiệm độ xác thơng qua tri thức người, từ đánh giá tính thực tiễn thuật tốn thực tế Các bước thực chi tiết em thực sau: - Bước thực thuật toán, với đầu vào liệu ba sản phẩm thu thập, thơng qua chương trình để tạo tóm tắt, xác định quan điểm người dùng sản phẩm Trong tóm tắt, mơ tả đầy đủ đặc trưng, số lượng chi tiết câu đánh giá tích cực, tiêu cực câu trung tính - Bước thứ hai thực đọc đánh giá phân loại thông qua cảm nhận, tri thức người để tính tốn số lượng câu đánh giá, số lượng đặc trưng Ở bước việc đánh giá đánh giá ba người lấy trung bình kết - Bước thứ ba việc so sánh kết hai tổng hợp sau lập bảng để đánh giá độ xác (precision) độ bao phủ (recall) thuật toán với tất giá trị: đặc trưng thường gặp, đặc trưng hiếm, số câu trích chọn, số câu đánh giá xác, bước ghi lại kết 14 4.3 Tổng kết chƣơng Có thể thấy rằng, hướng ứng dụng đề tài hứa hẹn, đặc biệt việc phân tích hướng ngữ ngh a câu Nhưng thấy phương pháp nhiều giới hạn như: (1) Chúng ta khơng thể phân tích câu mà xuất đại từ [17] (2) Khi đánh giá đặc trưng sản phẩm ta sử dụng tính từ, thực tế hồn tồn dùng động từ để đánh giá đặc trưng sản phẩm (3) Có thể nhận thấy, câu đánh giá tích cực hay tiêu cực, có câu đánh giá cách mạnh mẽ sản phẩm, có câu đánh giá cách nhẹ nhàng Có thể thấy sắc thái biểu cảm hai câu có khác nhau, nên để đánh giá xác sản phẩm, ta đánh trọng số để phân loại câu (4) Tuy không quan trọng đặc trưng c ng điểm đáng ý toán xác định quan điểm, phương pháp thực đơn giản, chưa có phương pháp xén tỉa đặc biệt để lược b bớt từ không liên quan (5) Ngơn ngữ thường có phát triển khơng ngừng, từ ngữ thêm vào, nên thư viện tách từ gán nhãn từ loại khơng thể gán nhãn xác khơng cập nhật thường xuyên, điều gây ảnh hưởng đến phân tích cú pháp câu (6) Mặc dù em có trình bày phương pháp xác định quan điểm câu đánh giá khách quan từ người dung, câu có cấu trúc ngữ pháp hay ngữ ngh a phức tạp tỷ lệ đánh giá xác khơng cao, cần thiết phải thực việc xác định quan điểm người dung đánh giá khách quan theo em tốn khó (7) Với ngơn ngữ việc phân tích văn nói từ viết tắt, từ đồng ngh a khó khăn, chưa kể tiếng việt ngơn ngữ khó, cộng đồng phát triển c ng không nhiều, nên việc xử lý ngôn ngữ c ng hoàn toàn bị hạn chế nhiều 15 KẾT LUẬN Trong luận văn sử dụng công nghệ khai phá liệu xử lý ngôn ngữ tự nhiên việc trích xuất tổng hợp ý kiến đánh giá khách hàng Mục tiêu đề nghiên cứu tổng hợp đặc trưng chung sản phẩm, mà nguồn liệu tổng hợp thơng qua đánh giá khách hàng cho sản phẩm trang bán hàng trực tuyến mà họ quan tâm Việc tổng hợp đánh giá người dùng khơng hữu ích với người mua hàng mà cho người bán sản phẩm Tuy giải toán tống hợp đánh giá người dùng lượng lớn liệu, số hạn chế phức tạp vấn đề xử lý ngôn ngữ tự nhiên danh từ không tường minh, ý kiến quan điểm thể trạng từ, động từ danh từ Công việc tương lai cần cải thiện tinh chỉnh k thuật để giải vấn đề 16 DANH MỤC CÁC TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Agrawal, R & Srikant, R 1994 Fast algorithm for mining association rules VLDB’94, 1994 [2] Agrawal, R & Srikant, R 1994 Fast algorithm for mining association rules VLDB’94, 1994 [3] Church, K.W and Hanks, P 1990 Word Association Norms, Mutual Information and Lexicography [4] Dave, K., Lawrence, S., and Pennock, D., 2003 Mining the Peanut Gallery: Opinion Extraction and Semantic Classification of Product Reviews WWW’03 [5] Das, S and Chen, M., 2001 Yahoo! for Amazon: Extracting market sentiment from stock message boards APFA’01 [6] Daille, B 1996 Study and Implementation of Combined Techniques for Automatic Extraction of Terminology The Balancing Act: Combining Symbolic and Statistical Approaches to Language MIT Press, Cambridge [7] Fellbaum, C 1998 WordNet: an Electronic Lexical Database, MIT Press [8] Goldstein, J., Kantrowitz, M., Mittal, V., and Carbonell, J 1999 Summarizing Text Documents: Sentence Selection and Evaluation Metrics SIGIR'99 [9] Hu, M., and Liu, B 2004 Mining Opinion Features in Customer Reviews To appear in AAAI’04, 2004 [10] Hatzivassiloglou, V and Wiebe, 2000 J Effects of Adjective Orientation and Gradability on Sentence Subjectivity COLING’00 [11] Jacquemin, C., and Bourigault, D 2001 Term extraction and automatic indexing In R Mitkov, editor, Handbook of Computational Linguistics Oxford University Press 17 [12] Justeson, J S., and Katz, S.M 1995 Technical Terminology: some linguistic properties and an algorithm for identification in text Natural Language Engineering 1(1):9-27 [13] Le-Hong, P., T M H Nguyen, M Rossignol, and A Roussanaly An empirical study of maximum entropy approach for part-of-speech tagging of Vietnamese texts Actes du Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN-2010) [14] Liu, B., Hsu, W., Ma, Y 1998 Integrating Classification and Association Rule Mining KDD’98, 1998 [15] Morinaga, S., Ya Yamanishi, K., Tateishi, K, and Fukushima, T 2002 Mining Product Reputations on the Web KDD’02 [16] Manning, C and Schütze, H 1999 Foundations of Statistical Natural Language Processing, MIT Press Cambridge, MA: May 1999 [17] Minqing Hu and Bing Liu Mining and Summarizing Customer Reviews, Department of Computer Science University of Illinois at Chicago [18] Mani, I., and Bloedorn, E., 1997 Multi-document Summarization by Graph Search and Matching AAAI’97 [19] Miller, G., Beckwith, R, Fellbaum, C., Gross, D., and Miller, K 1990 Introduction to WordNet: An on-line lexical database International Journal of Lexicography (special issue), 3(4):235-312 [20] Pang, B., Lee, L., and Vaithyanathan, S., 2002 Thumbs up? Sentiment Classification Using Machine Learning Techniques In Proc of EMNLP 2002 [21] Salton, G Singhal, A Buckley, C and Mitra, M 1996 Automatic Text Decomposition using Text Segments and Text Themes ACM Conference on Hypertext [22] Turney, P 2002 Thumbs Up or Thumbs Down? Semantic Orientation Applied to Unsupervised Classification of Reviews ACL’02 18 [23] Tait, J 1983 Automatic Summarizing of English Texts Ph.D Dissertation, University of Cambridge [24] Tetreault, J 1999 Analysis of Syntax-Based Pronoun Resolution Methods ACL’99 [25] Tong, R., 2001 An Operational System for Detecting and Tracking Opinions in on-line discussion SIGIR 2001 Workshop on Operational Text Classification [26] Yiwu Xie, Yutong Li, Chunli Wang, Mingyu Lu The Optimization and Improvement of the Apriori Algorithm ... CHƢƠNG 3: XÁC ĐỊNH QUAN ĐIỂM CỦA NGƢỜI DÙNG ĐỐI TỪNG ĐẶC TRƢNG SẢN PHẨM Đối với toán xác định quan điểm người dùng, việc xác định hướng đánh giá người dùng đặc trưng nhắc đến đánh giá quan trọng... phòng, người dùng hồn tồn xem đánh giá loại phòng họ quan tâm 1.3 Xác định đặc trƣng đƣợc nhắc tới Đối với toán xác định quan điểm người dùng, việc xác định đặc trưng sản phẩm dựa đánh giá từ người. .. giá người dùng, hay nói cách khác đặc trưng người dùng ý đến, mà số người tiêu dùng đặt làm tiêu chí cho việc lựa chọn 2.3 Tổng kết chƣơng Với toán xác định quan điểm người dùng, việc xác định