Big Data Aspect-Based Opinion Mining Using the SLDA and HME-LDA Models
المؤلفون المشاركون
Huang, Fei
Yuan, Ling
Bin, JiaLi
Wei, YinZhen
Hu, XiaoFei
Tan, Min
المصدر
Wireless Communications and Mobile Computing
العدد
المجلد 2020، العدد 2020 (31 ديسمبر/كانون الأول 2020)، ص ص. 1-19، 19ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2020-11-19
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
19
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
In order to make better use of massive network comment data for decision-making support of customers and merchants in the big data era, this paper proposes two unsupervised optimized LDA (Latent Dirichlet Allocation) models, namely, SLDA (SentiWordNet WordNet-Latent Dirichlet Allocation) and HME-LDA (Hierarchical Clustering MaxEnt-Latent Dirichlet Allocation), for aspect-based opinion mining.
One scheme of each of two optimized models, which both use seed words as topic words and construct the inverted index, is designed to enhance the readability of experiment results.
Meanwhile, based on the LDA topic model, we introduce new indicator variables to refine the classification of topics and try to classify the opinion target words and the sentiment opinion words by two different schemes.
For better classification effect, the similarity between words and seed words is calculated in two ways to offset the fixed parameters in the standard LDA.
In addition, based on the SemEval2016ABSA data set and the Yelp data set, we design comparative experiments with training sets of different sizes and different seed words, which prove that the SLDA and the HME-LDA have better performance on the accuracy, recall value, and harmonic value with unannotated training sets.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Yuan, Ling& Bin, JiaLi& Wei, YinZhen& Huang, Fei& Hu, XiaoFei& Tan, Min. 2020. Big Data Aspect-Based Opinion Mining Using the SLDA and HME-LDA Models. Wireless Communications and Mobile Computing،Vol. 2020, no. 2020, pp.1-19.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1214809
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Yuan, Ling…[et al.]. Big Data Aspect-Based Opinion Mining Using the SLDA and HME-LDA Models. Wireless Communications and Mobile Computing No. 2020 (2020), pp.1-19.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1214809
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Yuan, Ling& Bin, JiaLi& Wei, YinZhen& Huang, Fei& Hu, XiaoFei& Tan, Min. Big Data Aspect-Based Opinion Mining Using the SLDA and HME-LDA Models. Wireless Communications and Mobile Computing. 2020. Vol. 2020, no. 2020, pp.1-19.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1214809
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1214809
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر