Comprehensive Review of Opinion Summarization

The abundance of opinions on the web has kindled the study of opinion summarization over the last few years. People have introduced various techniques and paradigms to solving this special task. This survey attempts to systematically investigate the different techniques and approaches used in opinion summarization. We provide a multi-perspective classification of the approaches used and highlight some of the key weaknesses of these approaches. This survey also covers evaluation techniques and data sets used in studying the opinion summarization problem. Finally, we provide insights into some of the challenges that are left to be addressed as this will help set the trend for future research in this area.unpublishednot peer reviewe

Ontology-Based Model for Information Retrieval: an Application of Time Nouns in Nahj Al-Balagha

نت دوراً اساسياً في الحياة من خلال كمية واهمية المعلومات التي يوفرها. حاليا، تعتبر إدارة البيانات وإيجاد المعلومات غير دقيقة وذلك لأنها تعتمد على شكل الكلمة وليس معناها. ان عملية تمثيل البيانات والوصول لها من اهم العوامل التي تساهم باسترجاع المعلومات والتغلب على مشكلة التشابه بين المستندات. توجد وسائل لقياس التشابه مختلفة تعمل وفقا ً للوزن والفهرسة والمطابقة. الانطولوجيا هي البنية الأساسية لإدارة البيانات لأنها تستند الى معنى الكلمة والعلاقة بين الكلمات ومجال المعرفة. يقدم هذا البحث اقتراحاً لنموذج نظام دلالي مبني على مجال معرفة محدد (في هذا البحث أسماء الزمن في نهج البلاغة) ويعتمد على المدخلات الدلالية عن طريقة فهرسة محرك البحث باستخدام Vector Space Model (VSM). الهدف من البحث هو تحسين المعلومات الدلالية المسترجعة عن طريق إنشاء استعلام يستند الى المطابقة والتشابه بين كلمات الاستعلام في النظام. هذا العمل مبني على عمل سابق [1]. تم تقييم النظام باستخدام معدل التشابه والدقة والاسترجاع لنتائج التجارب.The internet plays a key role in life through the massive data that it provides. Currently, managing data and finding information on the internet is inaccurate because it depends on the form of the word rather than its meaning. Data representation and access are important factors when it comes to Information Retrieval (IR). In order to overcome the problem of document similarity, there are various similarity measurements in place that function according to weight, indexing and matching. Ontology is a data management infrastructure that gives precedence to the meaning of a word, the relationship between words and the domain of knowledge.  This paper presents a semantic system proposal based on a particular field of knowledge (time nouns) and relies on semantic input by indexing the search engine using a Vector Space Model (VSM). The aim of this work is to improve the retrieved semantic information by constructing a query based on the matching and similarity between the query words in the system. This paper builds upon previous work carried out in the same area [1]. The system was evaluated by using the similarity, average precision and recall of the experiments' results