TAILIEUCHUNG - Dự đoán hướng ngữ nghĩa của cụm từ trong khai phá quan điểm với độ đo thông tin tương hỗ

Bài viết 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. | Trần Uyên Trang, Hoàng Thị Thanh Hà, Huỳnh Xuân Hiệp 108 DỰ ĐOÁN HƯỚNG NGỮ NGHĨA CỦA CỤM TỪ TRONG KHAI PHÁ QUAN ĐIỂM VỚI ĐỘ ĐO THÔNG TIN TƯƠNG HỖ IDENTIFYING THE SEMANTIC ORIENTATION OF PHRASES IN OPINION MINING WITH MUTUAL INFORMATION MEASURES Trần Uyên Trang1, Hoàng Thị Thanh Hà2, Huỳnh Xuân Hiệp3 1 Trường Đại học Sư phạm - Đại học Đà Nẵng; 2 Trường Đại học Kinh tế - Đại học Đà Nẵng; 3 Trường Đại học Cần Thơ; hxhiep@ 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 - 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. Từ khóa - khai phá quan điểm; hướng ngữ nghĩa; cụm từ quan điểm; độ đo PMI; độ đo thông .

• Kỹ thuật lập trình
• Khai phá quan điểm
• Hướng ngữ nghĩa
• Cụm từ quan điểm
• Độ đo PMI
• Độ đo thông tin tương hỗ
• Bài toán phân loại quan điểm mức tài liệu
• Khai phá phương tiện xã hội
• Bài giảng Khai phá quan điểm
• Khai phá dữ liệu
• Bài toán khai phá quan điểm
• Mô hình khai phá quan điểm
• Nội dung Khai phá phương tiện xã hội
• Mục tiêu Khai phá phương tiện xã hội
• Tổng hợp quan điểm
• Kho ngữ liệu quan điểm
• Nhu cầu về khai phá dữ liệu
• Mô hình quá trình KDD lặp
• Bài giảng Khai phá web
• Khai phá web
• Phân loại cảm xúc mức khía cạnh
• Cây tri thức cảm xúc
• Khai phá câu so sánh
• Khai phá mẫu tuần tự
• Đồng nhất cảm xúc
• Phân tích cảm xúc
• Phân tích câu so sánh
• Phân loại cảm xúc không giám sát
• Phân loại cảm xúc có giám sát
• Kiến trúc máy tìm kiếm
• Mạng xã hội
• Tiền xử lý dữ liệu
• Khai phá hành vi người dùng
• Trực quan hóa dữ liệu
• Biểu đồ tĩnh
• Trực quan hóa theo điểm ảnh
• Trực quan hóa trên không gian véc tơ
• Cây siêu cầu
• Gợi ý sản phẩm
• Tiếp cận khai phá quan điểm
• Phân tích tâm lý
• Mô hình chủ đề
• Hệ thống gợi ý
• Phân loại quan điểm
• Ý kiến bạn đọc thư viện
• Khai phá quan điểm của bạn đọc
• Bạn đọc thư viện
• Quản lý hệ thống thông tin thư viện
• Nâng cao chất lượng thư viện đại học
• luận văn
• công nghệ thông tin
• cơ sở dữ liệu
• quản trị cơ sở dữ liệu
• QUẢN TRỊ CSDL SQL SERVER 2008
• Tạp chí Đại học Cửu Long
• Định hướng mới trong trong hệ thống gợi ý
• Mô hình từ khóa chủ đề
• Lọc cộng tác
• Lọc trên nội dung
• Định hướng mới trong hệ thống gợi ý
• Khoa học máy tính
• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
• Luận án tiến sĩ
• Phương pháp trích xuất khía cạnh
• Mô hình véc tơ Paragraph
• Mô hình mạng nơ ron
• Mở rộng từ điển Vietsentiwordnet
• Miền dữ liệu
• Từ điển VietSentiWordNet
• Miền dữ liệu du lịch
• Khai phá dữ liệu giáo dục
• Phân loại văn bản
• Xây dựng bộ dữ liệu cảm xúc
• Mô hình học sâu
• Xây dựng bộ dữ liệu UPT