Aspect-Based Sentiment Analysis in Greek Data
Creators: name: Αραμπατζής, Γεώργιος Νικoλάου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2022
Subjects: Επεξεργασία Φυσικής Γλώσσας
Ανάλυση Συναισθήματος
Βαθιά Μάθηση
Natural Language Processing
Sentiment Analysis
Deep Learning

description: Aspect-Based Sentiment Analysis is a specific category of classic Sentiment Analysis that focuses on identifying the sentiment towards each individual aspect given in a document. As an aspect, we usually refer to the component of an object, that is addressed either implicitly or explicitly in a text. Highly used by businesses worldwide, especially marketing departments, Aspect-Based Sentiment Analysis has seen a sudden rise due to advances in Deep Learning. Businesses resort to Aspect-Based Sentiment Analysis techniques to gather information regarding the appeal of their products, aiming at increased profits in the longer run. Most techniques nowadays, utilize transformer models due to the advances in that area. This thesis presents a novel Greek annotated dataset for Aspect-Based Sentiment Analysis, that is comprised by a set of reviews derived from a variety of social media platforms, including Twitter, Facebook and YouTube. Additionally, we propose a series of BERT architectures for Greek, a generally low-resource language. Utilizing the GreekBERT model we offer different solutions that solve this issue, outperforming all other baseline models presented here.
description: Η Ανάλυση Συναισθήματος βασισμένη σε Χαρακτηριστικά είναι μια υποκατηγορία της κλασσικής Ανάλυσης Συναισθήματος και εστιάζει στον προσδιορισμό του συναισθήματος για κάθε μεμονομένο χαρακτηριστικό που δίνεται σε ένα κείμενο. Ως χαρακτηριστικό αναφερόμαστε σε ένα κομμάτι ενός αντικειμένου, το οποίο αναφέρεται ρητά ή εννοείται σε ένα κείμενο. Η τεχνική αυτή χρησιμοποιείται σε μεγάλο βαθμό από επιχειρήσεις σε όλο τον κόσμο, ειδικά από τμήματα μάρκετινγκ, καθώς η Ανάλυση συναισθήματος βάσει χαρακτηριστικών έχει δει μια ξαφνική άνοδο λόγω της προόδου στο πεδίο της Βαθιάς Μάθησης. Οι επιχειρήσεις καταφεύγουν σε τεχνικές Ανάλυσης Συναισθήματος Βασιζόμενη σε Χαρακτηριστικά για να συλλέξουν πληροφορίες σχετικά με την ελκυστικότητα των προϊόντων τους, στοχεύοντας σε αυξημένα κέρδη μακροπρόθεσμα. Οι περισσότερες τεχνικές στις μέρες μας χρησιμοποιούν μοντέλα transformers λόγω της προόδου τους και των καλών τους αποδόσεων σε αυτόν τον τομέα. Αρχικά, στο Κεφάλαιο 2 αυτής της διπλωματικής καθορίζουμε τις βασικές έννοιες της Μηχανικής Μάθησης και την απαραίτητη θεωρητική υποστήριξη που χρειάζεται για το θέμα. Αυτό επιτυγχάνεται προσφέροντας μια λεπτομερή επισκόπηση των διαφορετικών μεθοδολογιών και προσεγγίσεων που υπάρχουν σε αυτό το ήδη τεράστιο πεδίο έρευνας. Ο τομέας περιλαμβάνει τόσο τις εποπτευόμενες όσο και τις μη εποπτευόμενες προσεγγίσεις και τελειώνει με μια εισαγωγή στα Νευρωνικά Δίκτυα και τις κύριες αρχιτεκτονικές τους. Συνεχίζουμε στο Κεφάλαιο 3, όπου συζητάμε την έννοια της Ανάλυση Συναισθήματος βάσει Χαρακτηριστικών, χωρίζοντάς την σε μέρη. Ξεκινώντας από τη γενική έννοια της Επεξεργασίας Φυσικής Γλώσσας και συνεχίζοντας με το έργο της Ανάλυσης Συναισθήματος πριν προχωρήσουμε με την Εξαγωγή Χαρακτηριστικών. Έχοντας εξηγήσει αυτές τις δύο εργασίες, εξετάζουμε την Ανάλυση συναισθήματος βάσει χαρακτηριστικών, όπου κάνουμε μια επισκόπηση των υφιστάμενων μεθοδολογιών τελευταίας τεχνολογίας. Έπειτα περνάμε στο Κεφάλαιο 4 όπου αναγράφεται και η κύρια συνεισφορά αυτής της διπλωματικής. Αυτή η διπλωματική παρουσιάζει ένα νέο ελληνικό σύνολο δεδομένων για Ανάλυση συναισθήματος βάσει χαρακτηριστικών, το οποίο αποτελείται από ένα σύνολο κριτικών που προέρχονται από μια ποικιλία πλατφορμών κοινωνικών μέσων, συμπεριλαμβανομένων των }Twitter, Facebook και YouTube. Το σύνολο δεδομένων αυτό έχει περάσει ήδη από χέρια ειδικευμένων σχολιαστών, οι οποίοι απέδωσαν τις κατάλληλες κλάσεις συναισθημάτων στα δεδομένα. Στη διπλωματική αυτή λοιπόν, προτείνουμε μια σειρά αρχιτεκτονικών BERT για τα ελληνικά, μια γλώσσα γενικά χαμηλών πόρων. Χρησιμοποιώντας το μοντέλο GreekBERT προσφέρουμε διαφορετικές και ποικίλες λύσεις που λύνουν αυτό το πρόβλημα. Για τη σύγκριση αυτών των αρχιτεκτονικών χρησιμοποιούμε μια σειρά από άλλες μεθόδους. Οι μέθοδοι αποτελούνται από τους αλγορίθμους SVM, MLP όπως και 4 αρχιτεκτονικές Επαναλαμβανόμενων Νευρωνικών Δικτύων, τις: LSTM, Bi-LSTM, GRU και Bi-GRU αρχιτεκτονικές. Σύμφωνα με τα πειράματα που διεξήγαμε είδαμε πως οι αρχιτεκτονικές που σχεδιάσαμε υπερτερούν στα αποτελέσματα σε όλες τις κατηγορίες όλων των άλλων βασικών μοντέλων που παρουσιάζονται εδώ.