Opinion mining: Reviewed from word to document level

International audienceOpinion mining is one of the most challenging tasks of the field of information retrieval. Research community has been publishing a number of articles on this topic but a significant increase in interest has been observed during the past decade especially after the launch of several online social networks. In this paper, we provide a very detailed overview of the related work of opinion mining. Following features of our review make it stand unique among the works of similar kind: (1) it presents a very different perspective of the opinion mining field by discussing the work on different granularity levels (like word, sentences, and document levels) which is very unique and much required, (2) discussion of the related work in terms of challenges of the field of opinion mining, (3) document level discussion of the related work gives an overview of opinion mining task in blogosphere, one of most popular online social network, and (4) highlights the importance of online social networks for opinion mining task and other related sub-tasks

A survey of data mining techniques for social media analysis

Social network has gained remarkable attention in the last decade. Accessing social network sites such as Twitter, Facebook LinkedIn and Google+ through the internet and the web 2.0 technologies has become more affordable. People are becoming more interested in and relying on social network for information, news and opinion of other users on diverse subject matters. The heavy reliance on social network sites causes them to generate massive data characterised by three computational issues namely; size, noise and dynamism. These issues often make social network data very complex to analyse manually, resulting in the pertinent use of computational means of analysing them. Data mining provides a wide range of techniques for detecting useful knowledge from massive datasets like trends, patterns and rules [44]. Data mining techniques are used for information retrieval, statistical modelling and machine learning. These techniques employ data pre-processing, data analysis, and data interpretation processes in the course of data analysis. This survey discusses different data mining techniques used in mining diverse aspects of the social network over decades going from the historical techniques to the up-to-date models, including our novel technique named TRCM. All the techniques covered in this survey are listed in the Table.1 including the tools employed as well as names of their authors

'In countries so unciviliz'd as those?': the language of incivility and the British experience of the world

’Civilisation’, wrote Arnold J. Toynbee in the 1950s, ‘is a movement, not a condition; it is a voyage, not a harbour.’1 In a similar vein, the ways in which peoples and nations have thought others to be civilised, or uncivilised, have altered and changed over time. This development is true particularly of the contact over the past 1,000 years between the British and those they thought to be, and deemed, ‘uncivilised’. The ways in which British writers represented and constructed these ‘uncivilised’ peoples in their factual narratives and explanations, and the extent to which those writers engaged with shifting and changing conceptions of such people, allow an insight into the reactions and attitudes of the British towards those they encountered through imperial expansions and travel abroad. This chapter therefore seeks to analyse the ways in which the English-speaking peoples have sought to conceptualise those deemed uncivil, through an investigation into the word choices which scholars now know were available to them at each stage in the evolution of the English language

Multilingual opinion mining

170 p.Cada día se genera gran cantidad de texto en diferentes medios online. Gran parte de ese texto contiene opiniones acerca de multitud de entidades, productos, servicios, etc. Dada la creciente necesidad de disponer de medios automatizados para analizar, procesar y explotar esa información, las técnicas de análisis de sentimiento han recibido gran cantidad de atención por parte de la industria y la comunidad científica durante la última década y media. No obstante, muchas de las técnicas empleadas suelen requerir de entrenamiento supervisado utilizando para ello ejemplos anotados manualmente, u otros recursos lingüísticos relacionados con un idioma o dominio de aplicación específicos. Esto limita la aplicación de este tipo de técnicas, ya que dicho recursos y ejemplos anotados no son sencillos de obtener. En esta tesis se explora una serie de métodos para realizar diversos análisis automáticos de texto en el marco del análisis de sentimiento, incluyendo la obtención automática de términos de un dominio, palabras que expresan opinión, polaridad del sentimiento de dichas palabras (positivas o negativas), etc. Finalmente se propone y se evalúa un método que combina representación continua de palabras (continuous word embeddings) y topic-modelling inspirado en la técnica de Latent Dirichlet Allocation (LDA), para obtener un sistema de análisis de sentimiento basado en aspectos (ABSA), que sólo necesita unas pocas palabras semilla para procesar textos de un idioma o dominio determinados. De este modo, la adaptación a otro idioma o dominio se reduce a la traducción de las palabras semilla correspondientes

Econometrics meets sentiment : an overview of methodology and applications

The advent of massive amounts of textual, audio, and visual data has spurred the development of econometric methodology to transform qualitative sentiment data into quantitative sentiment variables, and to use those variables in an econometric analysis of the relationships between sentiment and other variables. We survey this emerging research field and refer to it as sentometrics, which is a portmanteau of sentiment and econometrics. We provide a synthesis of the relevant methodological approaches, illustrate with empirical results, and discuss useful software

Aspect and Entity Extraction for Opinion Mining

Abstract: Opinion mining or sentiment analysis is the computational study of people's opinions, appraisals, attitudes, and emotions toward entities such as products, services, organizations, individuals, events, and their different aspects. It has been an active research area in natural language processing and Web mining in recent years. Researchers have studied opinion mining at the document, sentence and aspect levels. Aspect-level (called aspect-based opinion mining) is often desired in practical applications as it provides the detailed opinions or sentiments about different aspects of entities and entities themselves, which are usually required for action. Aspect extraction and entity extraction are thus two core tasks of aspect-based opinion mining. In this chapter, we provide a broad overview of the tasks and the current state-of-the-art extraction techniques

Combining granularity-based topic-dependent and topic-independent evidences for opinion detection

Fouille des opinion, une sous-discipline dans la recherche d'information (IR) et la linguistique computationnelle, fait référence aux techniques de calcul pour l'extraction, la classification, la compréhension et l'évaluation des opinions exprimées par diverses sources de nouvelles en ligne, social commentaires des médias, et tout autre contenu généré par l'utilisateur. Il est également connu par de nombreux autres termes comme trouver l'opinion, la détection d'opinion, l'analyse des sentiments, la classification sentiment, de détection de polarité, etc. Définition dans le contexte plus spécifique et plus simple, fouille des opinion est la tâche de récupération des opinions contre son besoin aussi exprimé par l'utilisateur sous la forme d'une requête. Il y a de nombreux problèmes et défis liés à l'activité fouille des opinion. Dans cette thèse, nous nous concentrons sur quelques problèmes d'analyse d'opinion. L'un des défis majeurs de fouille des opinion est de trouver des opinions concernant spécifiquement le sujet donné (requête). Un document peut contenir des informations sur de nombreux sujets à la fois et il est possible qu'elle contienne opiniâtre texte sur chacun des sujet ou sur seulement quelques-uns. Par conséquent, il devient très important de choisir les segments du document pertinentes à sujet avec leurs opinions correspondantes. Nous abordons ce problème sur deux niveaux de granularité, des phrases et des passages. Dans notre première approche de niveau de phrase, nous utilisons des relations sémantiques de WordNet pour trouver cette association entre sujet et opinion. Dans notre deuxième approche pour le niveau de passage, nous utilisons plus robuste modèle de RI i.e. la language modèle de se concentrer sur ce problème. L'idée de base derrière les deux contributions pour l'association d'opinion-sujet est que si un document contient plus segments textuels (phrases ou passages) opiniâtre et pertinentes à sujet, il est plus opiniâtre qu'un document avec moins segments textuels opiniâtre et pertinentes. La plupart des approches d'apprentissage-machine basée à fouille des opinion sont dépendants du domaine i.e. leurs performances varient d'un domaine à d'autre. D'autre part, une approche indépendant de domaine ou un sujet est plus généralisée et peut maintenir son efficacité dans différents domaines. Cependant, les approches indépendant de domaine souffrent de mauvaises performances en général. C'est un grand défi dans le domaine de fouille des opinion à développer une approche qui est plus efficace et généralisé. Nos contributions de cette thèse incluent le développement d'une approche qui utilise de simples fonctions heuristiques pour trouver des documents opiniâtre. Fouille des opinion basée entité devient très populaire parmi les chercheurs de la communauté IR. Il vise à identifier les entités pertinentes pour un sujet donné et d'en extraire les opinions qui leur sont associées à partir d'un ensemble de documents textuels. Toutefois, l'identification et la détermination de la pertinence des entités est déjà une tâche difficile. Nous proposons un système qui prend en compte à la fois l'information de l'article de nouvelles en cours ainsi que des articles antérieurs pertinents afin de détecter les entités les plus importantes dans les nouvelles actuelles. En plus de cela, nous présentons également notre cadre d'analyse d'opinion et tâches relieés. Ce cadre est basée sur les évidences contents et les évidences sociales de la blogosphère pour les tâches de trouver des opinions, de prévision et d'avis de classement multidimensionnel. Cette contribution d'prématurée pose les bases pour nos travaux futurs. L'évaluation de nos méthodes comprennent l'utilisation de TREC 2006 Blog collection et de TREC Novelty track 2004 collection. La plupart des évaluations ont été réalisées dans le cadre de TREC Blog track.Opinion mining is a sub-discipline within Information Retrieval (IR) and Computational Linguistics. It refers to the computational techniques for extracting, classifying, understanding, and assessing the opinions expressed in various online sources like news articles, social media comments, and other user-generated content. It is also known by many other terms like opinion finding, opinion detection, sentiment analysis, sentiment classification, polarity detection, etc. Defining in more specific and simpler context, opinion mining is the task of retrieving opinions on an issue as expressed by the user in the form of a query. There are many problems and challenges associated with the field of opinion mining. In this thesis, we focus on some major problems of opinion mining