論文の概要: A Framework of Customer Review Analysis Using the Aspect-Based Opinion Mining Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.10051v1
• Date: Tue, 20 Dec 2022 07:54:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-21 15:21:56.449550
• Title: A Framework of Customer Review Analysis Using the Aspect-Based Opinion Mining Approach
• Title（参考訳）: アスペクト・ベース・オピニオン・マイニングによる顧客レビュー分析の枠組み
• Authors: Subhasis Dasgupta, Jaydip Sen
• Abstract要約: 本稿では,移動学習の概念に基づくアスペクトベースの意見マイニングの枠組みを提案する。 このモデルはアスペクトベースの意見マイニングというタスクにおいて、非常に満足できる結果をもたらしました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Opinion mining is the branch of computation that deals with opinions, appraisals, attitudes, and emotions of people and their different aspects. This field has attracted substantial research interest in recent years. Aspect-level (called aspect-based opinion mining) is often desired in practical applications as it provides 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. his paper has presented a framework of aspect-based opinion mining based on the concept of transfer learning. on real-world customer reviews available on the Amazon website. The model has yielded quite satisfactory results in its task of aspect-based opinion mining.
• Abstract（参考訳）: オピニオンマイニング(英: opinion mining)は、人々の意見、評価、態度、感情、それぞれの側面を扱う計算の分野である。 この分野は近年、大きな研究の関心を集めている。 アスペクトレベルの意見マイニング(アスペクトベース意見マイニング)は、通常行動に必要なエンティティやエンティティ自体のさまざまな側面に関する詳細な意見や感情を提供するため、実用的なアプリケーションでしばしば望まれる。 したがってアスペクト抽出とエンティティ抽出はアスペクトベースの意見マイニングの2つのコアタスクである。 彼の論文は、転校学習の概念に基づいたアスペクトベースの意見マイニングの枠組みを提示した。 実際の顧客のレビューはAmazonのWebサイトにある。 このモデルはアスペクトベースの意見マイニングというタスクにおいて、非常に満足できる結果をもたらした。

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