1. SCSIT
  2. Всі випуски
  3. Випуск 732, 2012
  4. Застосування лінгвістичних змінних та вагових коефіцієнтів під час формування інтегральної оцінки об’єкта у задачах OPINION MINING

Застосування лінгвістичних змінних та вагових коефіцієнтів під час формування інтегральної оцінки об’єкта у задачах OPINION MINING

SCSIT.
2012;
Випуск 732
: cc. 264 - 273
Authors: 

1С. Лупенко, 1О. Пастух, 1Б. Хомів, 2Ю. Нікольський

1Тернопільський національний технічний університет ім. І. Пулюя, кафедра комп’ютерних систем та мереж
2Національний університет «Львівська політехніка», кафедра інформаційних систем та мереж

Описанл процедуру формування інтегрального показника об’єкта згідно з відгуками користувачів під час застосування методів оцінювання опінії текстової інформації у web-документах.
Запропоновано використання лінгвістичних змінних та застосування вагових коефіцієнтів для достовірнішого результату оцінювання емоційного забарвлення текстової інформації.

Article is devoted to the process of forming the integral indicator of the object according to user reviews, using the opinion mining methods of textual information in the web- documents.
The use of linguistic variables and weighting coefficients for more reliable opinion mining result of text information is proposed in article.

опінія
об'єкт
інтегральний показник
лінгвістична змінна
ваговий коефіцієнт
  1. Електронне видання «Словники України» – 3.2 [Електронний ресурс]: за даними «Орфографічного словника української мови», 7-е видання. – К.: Довіра, 2007. Режим доступу: http://lcorp.ulif.org.ua/dictua.
  2. Dongjoo Lee, Ok-ran Jeong, Sang-goo Lee. Opinion Mining of Customer Feedback Data on the Web / Lee Dongjoo, Jeong Ok-ran, Lee Sang-goo // Proceedings of the 2nd international conference on Ubiquitous information management and communication. – New York, NY, USA, 2008. – Рp. 230-235.
  3. Bing Liu. Opinion observer: Analyzing and comparing opinions on the web / Liu Bing // Proceedings of the 14th international conference on World Wide Web. – In WWW, 2005. – Рp. 342-351.
  4. Xiaowen Ding, Bing Liu, Philip S. Yu. A holistic lexicon-based approach to opinion mining / Ding Xiaowen, Liu Bing, S. Yu. Philip // Proceedings of the international conference on Web search and web data mining. – New York, NY, USA, 2008. – Рp. 231-240.
  5. Ana-Maria Popescu, Oren Etzioni. Extracting product features and opinions from reviews / Popescu Ana-Maria, Etzioni Oren // Proceedings of the conference on Human Language Technology and Empirical Methods in Natural Language Processing. – Stroudsburg, PA, USA, 2005. – Рp. 339-346.
  6. Ana-Maria Popescu, Bao Nguyen, Oren Etzioni. OPINE: Extracting Product Features and Opinions from Reviews / Popescu Ana-Maria, Nguyen Bao, Etzioni Oren // Proceedings of HLT/EMNLP 2005 Demonstration Abstracts. – Vancouver, 2005. – Рp. 32-33.
  7. Sasha Blair-Goldensohn, Tyler Neylon, Kerry Hannan, George A. Reis, Ryan Mcdonald, Jeff Reynar. Building a sentiment summarizer for local service reviews / Blair-Goldensohn Sasha, Neylon Tyler, Hannan Kerry, A. Reis George, Mcdonald Ryan, Reynar Jeff // WWW Workshop on NLP in the Information Explosion Era (NLPIX). – Beijing, China, 2008.
  8. Wei Jin, Hung Hay Ho, Rohini K. Srihari. OpinionMiner: a novel machine learning system for web opinion mining and extraction / Jin Wei, Hay Ho Hung, K. Rohini // Proceedings of the 15th ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining. – New York, NY, USA, 2009. – Рp. 1195-1204.
  9. Dave K. Mining the Peanut Gallery: Opinion Extraction and Semantic Classification in Product Reviews / K. Dave, S. Lawrence, D. Pennock // Proceedings of ACM WWW2003. – Budapest, 2003. – Рp. 519–528.
  10. Google Products [Електронний ресурс]. – Режим доступу: http://www.google.com/shopping
  11. Bing Shopping [Електронний ресурс]. – Режим доступу: http://www.bing.com/cashback
  12. Bing L. Web Data Mining. Exploring Hyperlinks, Contents and Usage Data, Second Edition: / Liu Bing. – Springer, 2011. – 622 p.
  13. Suke Li, Zhi Guan, Liyong Tang, Zhong Chen. Exploiting consumer reviews for product feature ranking / Li Suke, Guan Zhi, Tang Liyong, Chen Zhong // Proceedings of the SWSM’11. – Beijing, China., July 28, 2011.
  14. Narisa Zhao, Yuan Li. Research on multi-affective fuzzy computing and product competitive advantage of online product reviews / Zhao Narisa, Li Yuan // Advanced Materials Research Vol. 186. – Trans Tech Publications, Switzerland, 2011. – Рp. 464-468.
  15. Nikolay Archak, Anindya Ghose, Panagiotis G. Ipeirotis. Show me the Money! Deriving the Pricing Power of Product Features by Mining Consumer Reviews / Archak Nikolay, Ghose Anindya, G. Ipeirotis Panagiotis // Proceedings of the 13th ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining. – New York, NY, USA, 2007. – Рp. 56-65.
  16. Штовба С.Д. Введение в теорию нечетких множеств и нечеткую логику. / С.Д. Штовба. – Винница: Изд-во винницкого госуд. техн. ун-та, 2001. – 198 с.