Thông tin chung

  English

  Đề tài NC khoa học
  Bài báo, báo cáo khoa học
  Hướng dẫn Sau đại học
  Sách và giáo trình
  Các học phần và môn giảng dạy
  Giải thưởng khoa học, Phát minh, sáng chế
  Khen thưởng
  Thông tin khác

  Tài liệu tham khảo

  Hiệu chỉnh

 
Số người truy cập: 74,213,783

 DỰ ĐOÁN HƯỚNG NGỮ NGHĨA CỦA CỤM TỪ TRONG KHAI PHÁ
QUAN ĐIỂM VỚI ĐỘ ĐO THÔNG TIN TƯƠNG HỖ
Tác giả hoặc Nhóm tác giả: Trần Uyên Trang, Hoàng Thị Thanh Hà, Huỳnh Xuân Hiệp
Nơi đăng: Tạp chí Khoa học và Công nghệ Đại học Đà Nẵng; Số: 3(124).2018;Từ->đến trang: 108-112;Năm: 2018
Lĩnh vực: Công nghệ thông tin; Loại: Bài báo khoa học; Thể loại: Trong nước
TÓM TẮT
Khai phá quan điểm được sử dụng để tìm hiểu, nắm bắt được xu thế, quan điểm của cộng đồng về một đối tượng cụ thể. Khai phá quan điểm liên quan đến việc xây dựng hệ thống thu thập và phân loại quan điểm. Yếu tố quan trọng trong các tác vụ chính của khai phá quan điểm là khả năng dự đoán được hướng ngữ nghĩa của từ hoặc cụm từ được trích rút trong văn bản. Khả năng này có thể đạt được bằng cách sử dụng các độ đo và mô hình khác nhau. Bài báo này đề xuất áp dụng các độ đo thông tin tương hỗ vào mô hình dự đoán hướng ngữ nghĩa của cụm từ được trích rút từ tài liệu để đo độ phụ thuộc giữa các cụm từ với các từ hạt nhân, từ đó xác định hướng quan điểm của cụm từ trong bài toán phân loại quan điểm mức tài liệu.
ABSTRACT
Abstract - Opinion mining or sentiment analysis is used to find and understand the trends and attitudes of the community about a particular product. Opinion mining involves in building a system for collecting and categorizing opinions. The important task in opinion mining is the ability to predict the semantic orientation of words or phrases extracted in the text. This can be achieved by using different measures and models. This paper proposes applying mutual information measures to the semantic estimation model of extracted phrases in the document to measure the dependence between phrases and seed words to determine the opinion orientation of phrases in document-level sentiment classification.
[ 2019\2019m04d08_20_56_12TRANUYENTRANG-TCKHCNDHDN23-B2018-011-Final-So3(124).2018_N.docx ]
© Đại học Đà Nẵng
 
 
Địa chỉ: 41 Lê Duẩn Thành phố Đà Nẵng
Điện thoại: (84) 0236 3822 041 ; Email: dhdn@ac.udn.vn