Feature-based sentiment analysis with ontologies

Sentiment analysis is a topic that many researchers work on. In recent years, new research directions under sentiment analysis appeared. Feature-based sentiment analysis is one such topic that deals not only with finding sentiment in a sentence but providing a more detailed analysis on a given domain. In the beginning researchers focused on commercial products and manually generated list of features for a product. Then they tried to generate a feature-based approach to attach sentiments to these features. With the emergence of semantic analysis and ontologies, we now have different domain ontologies created for other purposes that can be used to find features in a domain. Also, Natural Language Processing matured in recent years and allow us to analyze a paragraph in more detail. This thesis aims to propose a framework for feature-based sentiment analysis that uses NLP techniques to analyze grammatical dependencies between words in a sentence, use ontology representation to model domains, polarity information and results separately, and producing easily readable and comparable summaries as output

Revisión sistemática sobre la aplicación de ontologías de dominio en el análisis de sentimiento

El análisis de sentimiento es un área de creciente investigación en los campos del procesamiento de lenguaje natural y la recuperación de información. En los últimos años ha habido un aumento en la aplicación de técnicas semánticas en el análisis de sentimiento, en particular con el apoyo de la aplicación de ontologías de dominio. Sin embargo, en la literatura actual no se cuenta con un estudio que reporte de manera sistemática los beneficios alcanzados con la aplicación de ontologías de dominio al análisis de sentimiento. Esta revisión sistemática tiene por objetivos realizar dicha síntesis, reportar el grado de generalización de las investigaciones realizadas, verificar el aprovechamiento de la riqueza expresiva de las ontologías de dominio y señalar el estado del arte actual en la representación de las emociones humanas por medio de ontologías de dominio en su aplicación al análisis de sentimiento. Se identificó 9 distintos problemas del análisis del sentimiento a los que se aplicó ontologías de dominio y un total de 22 beneficios de dicha aplicación. Los beneficios más reportados son: (1) el soporte para una representación estructurada de las opiniones y la vinculación de datos; (2) mayor precisión y exhaustividad en la clasificación de la polaridad; y (3) soporte para la representación de modelos emocionales. Como investigación futura se sugiere profundizar en el empleo de ontologías de dominios para analizar el sentimiento a nivel de conceptos, modelar el proceso de análisis de sentimiento, estandarizar la elaboración de ontologías de productos e integrar diversos modelos emocionales, así como aprovechar mejor la expresividad semántica y capacidad de razonamiento de las ontologías de dominio.Tesi

Ontology-guided approach to feature-based opinion mining

El éxito de la Web Social ha tenido un gran impacto en la sociedad actual y en distintas áreas de investigación. En este trabajo se propone un nuevo método para la minería de opiniones que emplea técnicas tradicionales de procesamiento de lenguaje natural junto con procesos de análisis sentimental y tecnologías de la Web Semántica. Los principales objetivos de la metodología propuesta son mejorar la minería de opiniones basada en características empleando ontologías en la selección de las mismas, así como proporcionar un nuevo método para el análisis sentimental basado en análisis vectorial.The boom of the Social Web has had a big impact on a number of different research topics. In particular, the possibility to extract various kinds of added-value, informational elements from users’ opinions has attracted researchers from the information retrieval and computational linguistics fields. However, current approaches to so-called opinion mining suffer from a series of drawbacks. In this paper we propose an innovative methodology for opinion mining that brings together traditional natural language processing techniques with sentimental analysis processes and Semantic Web technologies. The main goals of this methodology is to improve feature-based opinion mining by employing ontologies in the selection of features and to provide a new method for sentimental analysis based on vector analysis.Este trabajo ha sido financiado por el Ministerio de Ciencia e Innovación a través del proyecto SeCLOUD (TIN2010-18650)