論文の概要: Arabic Opinion Mining Using a Hybrid Recommender System Approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.07397v1
- Date: Wed, 16 Sep 2020 00:21:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-17 23:45:08.641647
- Title: Arabic Opinion Mining Using a Hybrid Recommender System Approach
- Title（参考訳）: ハイブリッド・レコメンデータ・システムによるアラビア語意見のマイニング
- Authors: Fouzi Harrag, Abdulmalik Salman Al-Salman and Alaa Alquahtani
- Abstract要約: 本研究はアラビア語レビューに焦点を当て,オピニオンコーパスを用いてアラビア語データセットの評価を行う。
私たちのシステムは効率的で、レビューのレーティングの精度は85%近くでした。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Recommender systems nowadays are playing an important role in the delivery of
services and information to users. Sentiment analysis (also known as opinion
mining) is the process of determining the attitude of textual opinions, whether
they are positive, negative or neutral. Data sparsity is representing a big
issue for recommender systems because of the insufficiency of user rating or
absence of data about users or items. This research proposed a hybrid approach
combining sentiment analysis and recommender systems to tackle the problem of
data sparsity problems by predicting the rating of products from users reviews
using text mining and NLP techniques. This research focuses especially on
Arabic reviews, where the model is evaluated using Opinion Corpus for Arabic
(OCA) dataset. Our system was efficient, and it showed a good accuracy of
nearly 85 percent in predicting rating from reviews
- Abstract（参考訳）: 現在、レコメンダシステムは、サービスや情報をユーザに届ける上で重要な役割を担っている。
センチメント分析(英: Sentiment analysis)または意見マイニング(英: opinion mining)は、文章による意見の態度を決定する過程である。
データスパーシティ(data sparsity)は,ユーザレーティングの不足やユーザやアイテムのデータ不足などにより,レコメンダシステムにとって大きな問題となっている。
本研究では,テキストマイニングとnlp手法を用いて,ユーザレビューから製品評価を予測し,データスパーシティ問題に対処するための感情分析とレコメンダシステムを組み合わせた手法を提案する。
本研究は、特にアラビア語のレビューに焦点を当て、オピニオンコーパスを用いてアラビア(OCA)データセットを用いてモデルを評価する。
私たちのシステムは効率的で、レビューから評価を予測するのに85%近い精度を示しました。
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