TAILIEUCHUNG - Báo cáo khoa học: "Modeling Review Comments"

Writing comments about news articles, blogs, or reviews have become a popular activity in social media. In this paper, we analyze reader comments about reviews. Analyzing review comments is important because reviews only tell the experiences and evaluations of reviewers about the reviewed products or services. | Modeling Review Comments Arjun Mukherjee Department of Computer Science University of Illinois at Chicago Chicago IL 60607 USA arjun4787@ Bing Liu Department of Computer Science University of Illinois at Chicago Chicago IL 60607 USA liub@ Abstract Writing comments about news articles blogs or reviews have become a popular activity in social media. In this paper we analyze reader comments about reviews. Analyzing review comments is important because reviews only tell the experiences and evaluations of reviewers about the reviewed products or services. Comments on the other hand are readers evaluations of reviews their questions and concerns. Clearly the information in comments is valuable for both future readers and brands. This paper proposes two latent variable models to simultaneously model and extract these key pieces of information. The results also enable classification of comments accurately. Experiments using Amazon review comments demonstrate the effectiveness of the proposed models. 1. Introduction Online reviews enable consumers to evaluate the products and services that they have used. These reviews are also used by other consumers and businesses as a valuable source of opinions. However reviews only give the evaluations and experiences of the reviewers. Often a reviewer may not be an expert of the product and may misuse the product or make other mistakes. There may also be aspects of the product that the reviewer did not mention but a reader wants to know. Some reviewers may even write fake reviews to promote 320 some products which is called opinion spamming Jindal and Liu 2008 . To improve the online review system and user experience some review hosting sites allow readers to write comments about reviews apart from just providing a feedback by clicking whether the review is helpful or not . Many reviews receive a large number of comments. It is difficult for a reader to read them to get a gist of them. An automated comment analysis

• Báo cáo khoa học
• Modeling Review Comments
• Arjun Mukherjee
• Long Papers
• báo cáo khoa học
• báo cáo ngôn ngữ
• ngôn ngữ tự nhiên
• Bài giảng Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
• Kỹ thuật lập trình
• Mô hình ngôn ngữ
• Mô hình n gram
• Dịch máy
• Phương pháp dịch máy
• Hiểu ngôn ngữ
• Phân loại tin tự động
• Tạo chí tin học
• Điều khiển học
• Truy vấn ngôn ngữ tự nhiên
• Phép dịch truy vấn ngôn ngữ tự nhiên
• Truy vấn SQL
• Văn phạm ngữ nghĩa
• Xử lý nhập nhằng ngữ nghĩa
• Xử lý ngữ nghĩa
• Phân tích ngữ nghĩa
• Biểu diễn vị từ
• Thuộc tính về sự kiện
• Thuộc tính về sự kiện
• Xử lý ngôn ngữ
• Natural Language Processing
• Ngôn ngữ lập trình
• Nhập nhằng cấu trúc
• Tri thức về ngôn ngữ
• Mô hình ngôn ngữ Google Book N grams
• Mô hình ngôn ngữ KenLM
• Phương pháp làm mịn
• Bài toán PTCP
• Phân tích cú pháp
• Cấu trúc ngữ pháp
• Phân tích cú pháp xác suất
• CKY kết hợp xác suất
• Văn phạm phi ngữ cảnh xác suất
• Hình thái học
• Gán nhãn từ loại
• Ngôn ngữ tự nhiên trong dịch máy
• Hệ thống dịch máy
• Phương pháp xây dựng bảng từ
• Tác từ
• Conditional random fields
• Nhận dạng thực thể có tên
• Đối tượng vật lý trừu tượng
• Phân lớp văn bản
• Biểu diễn nhị phân
• Ma trận từ văn bản
• Wolfram Alpha
• Trích rút thông tin
• Phương pháp Snowball