Aspect-Based Sentiment Analysis in Greek Data
Creators: name: Αϊβάτογλου, Γεώργιος Χαράλαμπου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2022
Subjects: Μηχανική Μάθηση
Επεξεργασία Φυσικής Γλώσσας
Ανάλυση Συναισθήματος
Machine Learning
Natural Language Processing
Sentiment Analysis

description: Due to the exponential growth of data the recent years, many businesses and organizations seek innovative techniques in order to collect and understand data. Since they are most interested in the public opinion for their products and services they implement methodologies for sentiment classification. These techniques are part of Sentiment Analysis and Natural Language Processing with the goal to automatically understand the sentiment given a corpus. Although the proliferation of text documents caused problems in the last decade that were mostly related to computational resources, nowadays we are able to analyze data more efficiently due to the Deep Learning architectures. However, many languages are characterized as low-resource languages due to the limited data that are available online for analysis. For this reason in this thesis an aspect-based Sentiment Analysis methodology is presented, targeting to classify the aspects of a sentence into pre-defined sentiment categories. Specifically, the dataset of this study is written in the Greek language and was collected from social networks like Twitter. Moreover, the labels, both aspects and sentiments, were manually chosen from expert annotators. Furthermore, various language models and deep learning architectures were developed and tested. Finally, the results of the best architecture, which is a combination of neural machine translation and a language-model ensemble methodology clearly proved the necessity of neural machine translation for imbalanced data and the superiority of the Transformer-based ensemble architectures achieving ambitious results for the problem of aspect-based Sentiment Analysis in low-resource languages.
description: Λόγω της εϰϑετιϰής αύξησης της πληροφορίας τα τελευταία χρόνια, πολλές επιχειρήσεις ϰαι οργανισµοί αναζητούν ϰαινοτόµες τεχνιϰές προϰειµένου να συλλέξουν ϰαι να ϰατανοήσουν ϰαλύτερα τα δεδοµένα. ∆εδοµένου του ενδιαφέροντος που υπάρχει για την ϰοινή γνώµη σχετιϰά µε τα προϊόντα ϰαι τις υπηρεσίες που παρέχουν, εφαρµόζουν µεϑοδολογίες για την ανάλυση ϰαι την ταξινόµηση των ϰειµένων ως πρός ϰάποιο συναίσϑηµα. Αυτές οι τεχνιϰές αποτελούν µέρος της Ανάλυσης Συναισϑήµατος ϰαι της Επεξεργασίας Φυσιϰής Γλώσσας µε στόχο την αυτόµατη ϰατανόηση του συναισϑήµατος από ϰείµενο. Αν ϰαι η αυξητιϰή τάση ϰαι ο όγϰος των δεδοµένων ϰειµένου προϰάλεσε προβλήµατα την τελευταία δεϰαετία που σχετίζονταν ϰυρίως µε υπολογιστιϰούς πόρους, σήµερα είµαστε σε ϑέση να αναλύουµε τα δεδοµένα πιο αποτελεσµατιϰά λόγω των αρχιτεϰτονιϰών Βαϑιάς Μάϑησης. Ωστόσο, πολλές φυσιϰές γλώσσες χαραϰτηρίζονται ως γλώσσες χαµηλών πόρων, λόγω των περιορισµένων δεδοµένων που είναι διαϑέσιµα στο διαδίϰτυο για ανάλυση. Για το λόγο αυτό, σε αυτή τη µεταπτυχιαϰή εργασία παρουσιάζεται µια µεϑοδολογία Ανάλυσης Συναισϑήµατος που βασίζεται σε χαραϰτηριστιϰά στοιχεία µιας οντότητας, µε στόχο την ταξινόµηση των χαραϰτηριστιϰών αυτών σε προϰαϑορισµένες ϰατηγορίες συναισϑηµάτων. Συγϰεϰριµένα, το σύνολο δεδοµένων αυτής της µελέτης είναι γραµµένο στην ελληνιϰή γλώσσα ϰαι συλλέχϑηϰε από ϰοινωνιϰά δίϰτυα όπως το Twitter. Επιπλέον, οι ϰατηγορίες συναισϑηµάτων αλλά ϰαι τα χαραϰτηριστιϰά ως πρός τα οποία γίνεται η ανάλυση συναισϑήµατος επιλέχϑηϰαν από επαγγελµατίες σχολιαστές. Επίσης, αναπτύχϑηϰαν ϰαι δοϰιµάστηϰαν διάφορα γλωσσιϰά µοντέλα ϰαι αρχιτεϰτονιϰές βαϑιάς µάϑησης. Τέλος, τα αποτελέσµατα της ϰαλύτερης αρχιτεϰτονιϰής αυτής της εργασίας, που είναι ένας συνδυασµός µηχανιϰής µετάφρασης ϰαι συνδυασµού προ-εϰπαιδευµένων γλωσσιϰών µοντέλων, απέδειξαν την αναγϰαιότητα της µηχανιϰής µετάφρασης για µη ισορροπηµένα σύνολα δεδοµένων αλλά ϰαι την ανωτερότητα της χρήσης συνδυαστιϰών αρχιτεϰτονιϰών που βασίζονται σε Transformer επιτυγχάνοντας φιλόδοξα αποτελέσµατα για το πρόβληµα της ανάλυσης συναισϑήµατος βασιµένη σε χαραϰτηριστιϰά ϰαι ειδιϰά σε φυσιϰές γλώσσες χαµηλών πόρων.