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Aprendizaje de un modelo de características de productos para el análisis de opiniones

By Lisette García Moya, Rafael Berlanga Llavori and Henry Anaya Sánchez

Abstract

En este artículo se introduce una nueva metodología para modelar características de productos a partir de una colección de opiniones de usuarios. La metodología propuesta se basa en modelos estadísticos de lenguajes y es aplicable a productos de dominio arbitrario. La metodología combina un kernel de palabras de opinión con un modelo de traducción de palabras para estimar el modelo de características. Se presenta además un método para modelar las opiniones vertidas sobre las características. Los experimentos realizados sobre diferentes colecciones de opiniones muestran resultados alentadores en el modelado tanto de características como de opiniones vertidas sobre éstas.In this paper, we introduce a new methodology for modeling product aspects from a collection of free-text customer reviews. The proposal relies on a language modeling framework and is domain independent. It combines both a kernel-based model of opinion words and a stochastic translation model between words to approach the aspect model of products. We also present a ranking-based methodology to model the sentiments expressed about the aspects. The experiments carried out over several collections of customer reviews show encouraging results in the modeling of product aspects and their sentiments even from individual customer reviews.This work has been partially funded by the “Ministerio de Economía y Competitividad” with contract number TIN2011-24147 and by the Fundació Caixa Castelló project P1-1B2010-49. Lisette García-Moya has been supported by the PhD Fellowship Program of the Universitat Jaume I (PREDOC/2009/12)

Topics: Minería de opiniones, Análisis de opiniones, Modelado de características de productos, Opinion mining, Sentiment analysis, Product aspect modeling, Lenguajes y Sistemas Informáticos
Publisher: Sociedad Española para el Procesamiento del Lenguaje Natural
Year: 2012
OAI identifier: oai:rua.ua.es:10045/23941
Journal:

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