論文の概要: Opinion Mining Based Entity Ranking using Fuzzy Logic Algorithmic Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.23384v1
• Date: Mon, 27 Oct 2025 14:35:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-28 15:28:15.575196
• Title: Opinion Mining Based Entity Ranking using Fuzzy Logic Algorithmic Approach
• Title（参考訳）: ファジィ論理アルゴリズムを用いたオピニオンマイニングに基づくエンティティランク付け
• Authors: Pratik N. Kalamkar, A. G. Phakatkar,
• Abstract要約: opinion miningは、各文でコメントされたオブジェクトの属性とコンポーネントを抽出することを目的としている。 ファジィ論理推論は、それらの意見に基づいてエンティティをランク付けするために用いられる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Opinions are central to almost all human activities and are key influencers of our behaviors. In current times due to growth of social networking website and increase in number of e-commerce site huge amount of opinions are now available on web. Given a set of evaluative statements that contain opinions (or sentiments) about an Entity, opinion mining aims to extract attributes and components of the object that have been commented on in each statement and to determine whether the comments are positive, negative or neutral. While lot of research recently has been done in field of opinion mining and some of it dealing with ranking of entities based on review or opinion set, classifying opinions into finer granularity level and then ranking entities has never been done before. In this paper method for opinion mining from statements at a deeper level of granularity is proposed. This is done by using fuzzy logic reasoning, after which entities are ranked as per this information.
• Abstract（参考訳）: 意見はほとんどの人間の活動の中心であり、私たちの行動に影響を及ぼす。 現在、ソーシャルネットワークサイトの成長とeコマースサイトの増加により、膨大な数の意見がWeb上で入手可能になっている。 エンティティに関する意見(あるいは感情)を含む評価的なステートメントのセットが与えられたとき、意見マイニングは、各ステートメントでコメントされたオブジェクトの属性やコンポーネントを抽出し、コメントが肯定的、否定的、中立的であるかどうかを判断することを目的としています。 近年、意見マイニングの分野で多くの研究が行われており、レビューや意見セットに基づいてエンティティのランク付けを扱う研究もあるが、意見はより粒度の細かいレベルに分類され、エンティティのランク付けはこれまで行われていない。 本稿では, より深い粒度の文から意見マイニングを行う手法を提案する。 これはファジィ論理推論を用いて行われ、その後、エンティティはこの情報に従ってランク付けされる。

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