Τεχνικές Ανάλυσης Συναισθήματος Βασισμένης σε Χαρακτηριστικά στα Κοινωνικά Δίκτυα
Creators: name: Κωστίδης, Χρήστος Γρηγορίου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2017
Subjects: Ανάλυση Συναισθήματος
Εξαγωγή Οντότητας - Χαρακτηριστικού
Εξόρυξη Γνώμης
Sentiment Analysis
Aspect Extraction
Opinion Mining

description: Η ραγδαία εξάπλωση του διαδικτύου και των μέσων κοινωνικής δικτύωσης, που παρατηρείται τις τελευταίες δεκαετίες καθιστά τον κοινωνικό ιστό πολύ σημαντική πηγή πληροφορίας. Ο όγκος των δεδομένων που διατηρούνται στο δίκτυο απαιτεί την ανάπτυξη τεχνικών που μπορούν να αντλήσουν αποδοτικά την χρήσιμη πληροφορία. Η Συναισθηματική Ανάλυση ασχολείται με την ανάπτυξη τέτοιων τεχνικών ώστε να είναι εφικτή η ανίχνευση την γνώμης των χρηστών σχετικά με ένα θέμα. Μια εκλέπτυνση του πεδίου αποτελεί η Συναισθηματική Ανάλυση Βασισμένη σε Χαρακτηριστικά (Aspect Based Sentiment Analysis - ABSA), η οποία προσπαθεί να εξορύξει τη θέση των χρηστών για τα διάφορα γνωρίσματα ενός προϊόντος ή μιας υπηρεσίας χρησιμοποιώντας ως εισόδους αξιολογήσεις από τον ιστό. Στο σύνολο των μελετών που συναντάμε μέχρι τώρα γύρω από την ABSA, πρώτη συνιστώσα αποτελεί ένα σύστημα εξαγωγής ζεύγους οντότητας - γνωρίσματος (entity - attribute / Aspect Extraction), το οποίο στόχο έχει να ανιχνεύσει το χαρακτηριστικό στο οποίο αναφέρεται μια αξιολόγηση χρήστη. Οι περισσότερες προσεγγίσεις εξόρυξης χρησιμοποιούν μετασχηματισμούς λέξεων σε διανύσματα (word embeddings) σε συνδυασμό με κάποιον ταξινομητή συνελικτικού νευρωνικού δικτύου ή μηχανών διανυσμάτων υποστήριξης (svm). Στην παρούσα εργασία προτείνεται μια εναλλακτική μέθοδος που χρησιμοποιεί ιεραρχικά ομαδοποιημένες λέξεις με διαφορετικά επίπεδα συσχέτισης με κάθε οντότητα και γνώρισμα. Αναπτύσσεται ένα σύστημα που υλοποιεί την προτεινόμενη μέθοδο και τα αποτελέσματα του συγκρίνονται με τα αποτελέσματα άλλων αλγορίθμων που συναντούμε στη βιβλιογραφία
description: Over the last two decades, a wide spread of internet and social media networking has been observed. As a result, the web has become a significant source of data. This enormous amount of data that is being exchanged every day, demands the development of efficient methods that are able to capture useful information and knowledge. Sentiment analysis is a scientific field that undertakes this challenge. It searches for such techniques to make the detection of users' opinions feasible. A more detailed approach to the problem of sentiment extraction regarding a specific issue, is a field called Aspect Based Sentiment Analysis (ABSA). In this case the target is to identify the polarity of a user's sentiment about a specific feature of the entity that is under assessment. The major portion of the already implemented ABSA methods, includes a first stage that consists of an aspect extraction system, which identifies the feature that is being evaluated. Most of the approaches make use of word embeddings and a combination of the classical classifiers (such as Neural Networks and Support Vector Machines). In this current thesis, a novel method is being proposed. This involves hierarchically clustered words in lexicons, which include words with variable relationship - weights with each specific aspect. A system that is based on the aforementioned method is being implemented and the results of it are being compared with the results of different algorithms that have been encountered in the literature