Aspect Extraction from Greek Product Reviews
Creators: name: Φυτιλή, Αλεξία Κωνσταντίνου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2022
Subjects: Εξαγωγή Χαρακτηριστικών
Ελληνική Γλώσσα
BERT
Aspect Extraction
Greek Language

description: Η ανάλυση συναισθήματος βάσει των χαρακτηριστικών αποτελεί ένα πεδίο έρευνας που επικεντρώνεται στον εντοπισμό του συναισθήματος που εκφράζεται για συγκεκριμένα χαρακτηριστικά μίας πρότασης. Σε μία πρόταση διαφορετικό συναίσθημα μπορεί να εκφράζεται για τα διαφορετικά χαρακτηριστικά για τα οποία γίνεται λόγος. Αναδεικνύεται, λοιπόν, η ανάγκη για τον εντοπισμό αυτών των χαρακτηριστικών και για την ανάλυση του συναισθήματος που εκφράζεται για αυτά. Αρκετές έρευνες έχουν πραγματοποιηθεί για αυτό το σκοπό, ωστόσο, οι περισσότερες από αυτές επικεντρώνονται στην Αγγλική γλώσσα. Στόχος της παρούσας διπλωματικής εργασίας είναι ο εντοπισμός των χαρακτηριστικών σε κείμενα που προέρχονται από την Ελληνική γλώσσα, ένα αντικείμενο που δεν έχει διερευνηθεί στο παρελθόν. Επιπλέον, επιχειρείται η ανάλυση συναισθήματος βάσει των χαρακτηριστικών. Για το σκοπό αυτό δημιουργήθηκε ένα καινούριο σύνολο δεδομένων που αποτελείται από κριτικές προϊόντων στην Ελληνική γλώσσα. Διεξήχθη πειραματισμός με διαφορετικά βήματα προ-επεξεργασίας και αξιολογήθηκε η απόδοση των μοντέλων με κάθε ένα από αυτά και με το συνδυασμό τους. Εφαρμόστηκαν δύο βασικές προσεγγίσεις, το Conditional Random Field (CRF) μοντέλο και αρχιτεκτονικές δικτύων Long Short-Term Memory (LSTM) και Gated Recurrent Unit (GRU). Επιπλέον, εφαρμόστηκε το μοντέλο BERT και διεξήχθη πειραματισμός με διαφορετικά επίπεδα εξόδου. Δοκιμάστηκε το CRF επίπεδο ως επίπεδο εξόδου, για να διερευνηθεί το πλεονέκτημα που μπορεί να προσφέρει με την εφαρμογή περιοριστικών κανόνων στα labels. Ο εκτενής πειραματισμός που έγινε ανέδειξε την αποτελεσματικότητα του μοντέλου BERT, που συνείσφερε σε μία σημαντική αύξηση της απόδοσης επιτυγχάνοντας F1-Score ίσο με 84.22%.
description: Aspect-based Sentiment Analysis is a research field of Opinion Mining that focuses on the detection of the sentiment expressed towards specific aspects of a document. In a sentence, different sentiment might be expressed for different aspects, therefore, the extraction of those aspects and the detection of their sentiment is a critical task. A large number of studies have investigated this research field, however most of those studies focused on the English language. This thesis focuses on aspect extraction from Greek product reviews, a task that has not been previously explored. Explicitly mentioned, single and multi-word aspects are detected on this purpose. Moreover, the task of aspect-based sentiment analysis is also explored, providing an end to end solution. A novel dataset that consists of product reviews in Greek language was leveraged. Different preprocessing steps were employed and their contribution in the models’ performance is reported. Two baseline approaches, namely a feature engineering model and embedding-based neural network architectures, are firstly introduced. As an attempt to improve the performance, Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) model was also employed. The pre-trained BERT model was fine-tuned and the contribution of different layers on top was investigated. The Conditional Random Field (CRF) layer was also utilized as an attempt to explore the advantage provided by applying constraint rules in the predicted labels. The BERT model contributed to a great performance gain compared to the baseline approaches, with which, the highest F1-Score for the aspect extraction task was 84.22%.