Feature-based opinion summarization for Arabic reviews

العناوين الأخرى

تلخيص الآراء للتقييمات العربية بناء على الميزة

مقدم أطروحة جامعية

Salih, Dua Isa Muhammad

مشرف أطروحة جامعية

al-Hulays, Ala Mustafa

الجامعة

الجامعة الإسلامية

الكلية

كلية تكنولوجيا المعلومات

القسم الأكاديمي

تكنولوجيا المعلومات

دولة الجامعة

فلسطين (قطاع غزة)

الدرجة العلمية

ماجستير

تاريخ الدرجة العلمية

2017

الملخص الإنجليزي

Opinion mining applications work with a large number of opinion holders.

This means a summary of opinions is important so we can easily interpret holders' opinions.

The aim of this paper is to provide a feature-based summarization for Arabic reviews.

In our work, a system is proposed using Natural Language Processing (NLP) techniques, information extraction and sentiment lexicons.

This provides users to access the opinions expressed in hundreds of reviews in a concise and useful manner.

We start with extracting feature for a specific domain, assigned sentiment classification to each feature, and then summarized the reviews.

We conducted a set of experiments to evaluate our system using data corpus from the hotel domain.

The accuracy for opinion mining we calculated using objective evaluation was 71.22%.

We, also, applied subjective evaluation for the summary generation and it indicated that our system achieved a relevant measure of 73.23 % accuracy for positive summary and 72.46% accuracy for a negative summary.

التخصصات الرئيسية

تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب

عدد الصفحات

59

قائمة المحتويات

• APA
• MLA
• AMA

لغة النص

الإنجليزية

نوع البيانات

رسائل جامعية

رقم السجل

BIM-905422