Тип работы:
Предмет:
Язык работы:


Лингвистические средства выражения мнений в потребительских отзывах (на примере системы Яндекс.Маркет)

Работа №124459

Тип работы

Дипломные работы, ВКР

Предмет

лингвистика

Объем работы90
Год сдачи2021
Стоимость4300 руб.
ПУБЛИКУЕТСЯ ВПЕРВЫЕ
Просмотрено
45
Не подходит работа?

Узнай цену на написание


Введение 4
Глава I. Изучение оценочной лексики потребительских отзывов в контексте анализа тональности. 6
1.1. Отзыв на товар как фактор, влияющий на потребительский выбор в условиях современного общества. 6
1.1.1 История появления отзывов 6
1.1.2 Жанровые особенности интернет-отзыва 7
1.1.3 Отзыв как фактор, влияющий на потребительский выбор 9
1.2. Анализ тональности как инструмент извлечения мнений из неструктурированных текстов. 11
1.2.1. История становления анализа тональности 11
1.2.2. Понятие мнения в анализе тональности 13
1.2.3. Три уровня анализа тональности: уровень документа, уровень предложения, уровень объекта и его аспектов 14
1.3. Подходы к определению тональности текстов и соревнования по анализу тональности 15
1.3.1. Подходы к определению тональности текстов 15
1.3.2. Подходы к извлечению аспектов 19
1.3.3. Соревнования по анализу тональности 25
Глава II. Теоретические основы изучения потребительского поведения. 29
2.1. Понятие потребительских товаров, их номенклатура и основные свойства. 29
2.1.1. Сущность основных понятий, связанных с вопросом изучения потребительского поведения. 29
2.1.2. Номенклатура потребительских товаров 32
2.2. Мультиатрибутивные модели товара в маркетинге и экономические модели поведения потребителя в 50-80-е годы XX века 34
2.2.1. Мультиатрибутивные модели товаров в маркетинге 34
2.2.2. Потребительские свойства товаров народного потребления в советских ГОСТах 39
2.3. Поведенческая экономика как альтернатива модели рационального выбора 45
Глава III. Эксперименты по автоматическому извлечению аспектов и определению контекстов параметрических прилагательных. 55
3.1. Материал исследования 55
3.2. Подход к автоматическому извлечению аспектов 56
3.3. Автоматическое определение контекстов употребления параметрических прилагательных 64
Заключение 79
Список литературы 80


Применения языка, на котором говорят люди, очень многообразны. Одним из таких применений является выражение оценок и мнений по поводу каких-либо вещей, людей, событий, фактов. В последние десятилетия мы наблюдаем быстрое развитие интернета, в том числе его русскоязычного сегмента. В своей повседневной жизни мы каждый день сталкиваемся с различными оценками и мнениями: читаем отзывы перед покупкой чего-либо, ставим отметки «нравится» и «не нравится», пишем комментарии, читаем новости. Нас окружает мир рейтингов и мнений. Современное общество в значительной степени подвержено оценочной деятельности как в культуре, так и в дискурсе. Это явление получило очень широкое распространение, вследствие чего появилась необходимость тщательного его исследования.
Исследованиями в области анализа оценок и мнений занимаются разные науки: от философии и аксиологии до психологии, политологии и лингвистики. В лингвистике сформировалась отдельная область, занимающаяся изучением мнений, получившая название анализ тональности. Двумя основными задачами этой области являются автоматическое определение тональности и извлечение аспектов. Анализ тональности бурно развивается, ежегодно публикуется огромное количество работ в этой области. Однако, ввиду обширности проблемной области в ней существует большое количество нерешенных задач и слабо изученных тем. Одной из таких тем является изучение потребительских мнений в отзывах на товары на русском языке. Обзор работ по этой теме представлен в работе [Большакова, 2017].
Задачи определения тональности и извлечения аспектов для потребительских отзывов на русском языке решены не в полной мере. В частности, не решена задача структурной организации аспектов, определения тональности в отношении к определенным аспектам. Решение данных задач позволит извлекать более детальную информацию о каждом аспекте и определять полярность, связанную с каждым аспектом. Сложность решения данных задач заключается в том, что список аспектов не известен заранее, к тому же аспекты сильно меняются в зависимости от предметной области.
В данной работе мы предлагаем комплексный подход к изучению аспектов и отношений между ними. В связи с задачей определения тональности в отношении к определенным аспектам мы изучаем проблему изменения полярности параметрических прилагательных в зависимости от их отношения к аспектам. В качестве материала для исследования использовался корпус из 41913 отзывов (4 739 010 словоупотреблений) на 28 категорий товаров, собранных с ресурса Яндекс.Маркет.
Выпускная квалификационной работа организована следующим образом: первая глава посвящена характеристике отзыва как особого жанра текста, также в ней обсуждаются общие вопросы анализа тональности; во второй главе рассматриваются теоретические основы изучения потребительского поведения, мультиатрибутивные модели товаров, связи между атрибутами, формулируется гипотеза, что структура аспектов и связей между ними соответствует структуре атрибутов товара, которые воспринимает потребитель; третья глава посвящена экспериментам по извлечению аспектов и определению контекстов параметрических прилагательных; в заключении мы приводим основные результаты работы и определяем дальнейшие направления исследований.
Апробация исследования: основные положения исследования и полученные результаты были представлены в докладах и в дальнейшем опубликованы в трудах26-й международной конференции Ассоциации открытых инноваций FRUCT и семинара «ComputationalModelsinLanguageandSpeech» в рамках XVI международной конференции по компьютерной и когнитивной лингвистике TEL 2020.


Возникли сложности?

Нужна помощь преподавателя?

Помощь студентам в написании работ!


Таким образом, данная работа посвящена изучению мнений в потребительских отзывах. В работе был предложен подход к автоматическому извлечению аспектов с использованием алгоритма машинного обучения «Дерево решений», для обучения которого в качестве признаков были использованы морфологические и синтаксические теги, частоты слов и номера кластеров векторных представлений слов. Этот метод показал хорошую точность и полноту как для одной предметной области, так и при переносе на другую.
В связи с задачей определения тональности в отношении к определенным аспектам мы изучили проблему изменения полярности параметрических прилагательных в зависимости от их отношения к аспектам. В качестве материала для исследования был подготовлен и использовался корпус из 41913 отзывов (4 739 010 словоупотреблений) на 28 категорий товаров, собранных с ресурса Яндекс.Маркет.
Кроме того, в работе было показано, что многие идеи, возникшие в маркетинге и экономике в XX-XXIвеке, в некоторой мере перекликаются с базовыми представлениями анализа тональности. В ходе анализа теоретического материала была сформулирована гипотеза, что результаты маркетинговых и экономических исследований могут быть полезны при решении сложных задач аспектного анализа тональности. В частности, потребительские свойства и показатели качества потребительских товаров, представленные в ГОСТах, маркетинговые мультиатрибутивные модели товаров и модели потребительского выбора могут быть использованы при экспертном составлении списков тематических классов аспектов и для иерархической организации аспектов.
Дальнейшим направлением исследований является проверка гипотезы, сформулированной во второй главе. Такой проверкой могла бы стать работа по автоматическому извлечению и организации аспектов в виде графа, которая планируется нами в ближайшем будущем.



1. Азоев Г.Л. и др. Маркетинг: Словарь. -М: Экономика, 1999. 357 с.
2. Большакова Е.И., Воронцов К.В., Ефремова Н.Э.,Клышинский Э.С., Лукашевич Н.В., Сапин А.С.Автоматическая обработка текстов на естественном языке и анализ данных: учеб. Пособие. - М.: Изд-во НИУ ВШЭ, 2017. 269 с.
3. Брунова Е. Г. и др. Особенности параметрической лексики при контент-анализе мнений // Филологические науки. Вопросы теории и практики. 2014. №. 12-1. С. 35-39.
4. Булгакова М. П. Оценочные дериваты параметрических прилагательных немецкого и французского языков в сопоставительном аспекте // Материалы ежегодной научной конференции преподавателей и аспирантов университета. – Минск: МГЛУ, 2018. С. 118-120.
5. Говорунова Л. Ю. Отзыв туриста как новый речевой жанр туристического интернет-дискурса // Вестник Челябинского государственного университета. 2013. № 1. C. 198-203.
6. Горошко Е. И., Жигалина Е. А. Виртуальное жанроведение: устоявшееся и спорное // Вопросы психолингвистики. 2010. № 12. С. 105-123.
7. ГОСТ Р 51303-2013. Торговля. Термины и определения. – Москва: Стандартинформ, 2014. – 20 с.
8. Дрогобыцкий И. Н. Поведенческая экономика: сущность и этапы становления // Стратегические решения и риск-менеджмент. 2018. № 1.
9. Еремина М. А. Речевой жанр отзыва в коммуникативном пространстве Интернета // Научный диалог. 2016. № 5 (53). С. 34-45.
10. Ефанова Л. Г. К вопросу о параметрических нормах // Вестник Томского государственного университета. Филология. 2013. №. 1 (21).
11. Ильин В.И. Поведение потребителей. –Спб: Питер. 2003. 232 с.
12. Кабашов С. Ю. Организация работы с обращениями граждан в истории России. Учебное пособие. – М.: Фелинта, 2016. 312 с.
13. Капелюшников Р. И. Поведенческая экономика и «новый» патернализм. Часть I //Вопросы экономики. 2013. №. 9. С. 66-90.
14. Кураков Л. П. Экономика и право: словарь-справочник. - М.: Вуз и школа. 2004.
15. Лукашевич Н. В., Левчик А. В. Создание лексикона оценочных слов русского языка РуСентилекс // Открытые семантические технологии проектирования интеллектуальных систем. 2016. № 6. С. 377-382.
16. Лукашевич Н. В., Четвёркин И. И. Комбинирование тезаурусных и корпусных знаний для извлечения оценочных слов // Системы и средства информатики. 2015. Т. 25. № 1. С. 20-33.
17. Мекшун Е. А., Боргардт Е. А. Формирование комплекса маркетинга для товаров промышленного назначения // Приоритетные научные направления: от теории к практике. 2013. №. 7. С. 164-174
18. Михеева С. Л. Параметрические прилагательные русского языка: антропоцентричность семантики и каузативный потенциал // Вестник Чувашского государственного педагогического университета им. ИЯ Яковлева. 2019. №. 3.
19. Погорелова И. В. Лингвосемиотический аспект интернет-отзыва // Филологические науки. Вопросы теории и практики. 2017. № 10. C. 149-151.
20. Письмо Минэкономики РФ N МЮ-636/14-151, Госкомстата РФ N 10-0-1/246 от 27.07.1993 "О Методических рекомендациях по отнесению промышленной и сельскохозяйственной продукции к товарам народного потребления" [Электронный ресурс].URL: http://www.consultant.ru/document/cons_doc_LAW_3988/ (дата обращения: 07.05.2021).
21. Постановление Министерства торговли республики Беларусь N 41 «О мерах по реализации постановления совета министров республики Беларусь» ОТ 23 декабря 2014 Г. N 1227 [Электронный ресурс].URL: http://www.centr-cen.by/upload/41.pdf (дата обращения: 07.05.2021).
22. Пузанова Ю. С. Параметрические прилагательные русского языка в онтогенезе // Автореф. диссертации канд. филол. наук. СПб. 2012.
23. Разъяснения о требованиях к оформлению книги отзывов и обращений в магазинах и кафе [Электронный ресурс].URL: http://59.rospotrebnadzor.ru/rss_all//asset_publisher/Kq6J/content/id/792576 (дата обращения: 07.05.2021).
24. РД 50-165-79 «Товары народного потребления. Выбор номенклатуры потребительских свойств и показателей качества. Основные положения» [Электронный ресурс].URL: https://ohranatruda.ru/upload/iblock/d77/4293762287.pdf (дата обращения: 07.05.2021).
25. Семенова С. Ю. О классе русских параметрических наречий // Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии. 2014. С. 573-584.
26. Семина Т.А. Анализ тональности текста: современные подходы и существующие проблемы. // Социальные и гуманитарные науки. Отечественная и зарубежная литература. Сер. 6, Языкознание: Реферативный журнал. 2020. №. 4. С. 47-64.
27. Талер P. Новая поведенческая экономика. Почему люди нарушают правила традиционной экономики и как на этом заработать. -М.: Эксмо. 2018. 384 с.
28. Тимохина Г. С. Поведение потребителя: учеб. пособие. – Екатеринбург: Изд-во Урал. гос. экон. ун-та. 2015. Ч. 1. 138 с.
29. Топталов О. Принципы поведенческой экономики и как их применить в дизайне продукта [Электронный ресурс].URL: https://vc.ru/design/95772-principy-povedencheskoy-ekonomiki-i-kak-ih-primenit-v-dizayne-produkta (дата обращения: 07.05.2021).
30. Фокс К. Ф. А., Сагинова О. В. Эволюция маркетинговой мысли в СССР в период 1961–1991 гг.: от марксизма к маркетингу // Маркетинг и маркетинговые исследования. 2005. №. 4. С. 18-35.
31. Хохлова М. В. Глава 5. Анализ тональности // Прикладная и компьютерная лингвистика. – М.: Ленанд, 2016. С. 245-258.
32. Черемисина Т. Н. К вопросу о сущности потребительского рынка товаров как социально-экономической подсистемы региона // Социально-экономические явления и процессы. 2013. №. 2 (048).
33. Шрамм А. Н. Очерки по семантике качественных прилагательных: на материале соврем. рус. яз. – Изд-во ЛГУ. 1979.
34. Шуматова Т. В. Книга отзывов и предложений как явление естественной письменной русской речи: жанровый аспект: диссертация на соискание ученой степени кандидата филологических наук. – Кемерово: Алтайская государственная педагогическая академия, 2012.
35. Яндекс.Маркет и GFK: треть населения России покупает в интернете [Электронный ресурс]. URL: https://market.yandex.ru/blog/yandeks-market-i-gfk-tret-naseleniya-rossii-pokupaet-v-internete (дата обращения: 07.05.2021).
36. Яндекс.Маркет подвёл итоги 2019 года [Электронный ресурс]. URL: https://market.yandex.ru/blog/yandeks-market-podvel-itogi-2019-goda (дата обращения: 07.05.2021).
37. Baccianella, S., Esuli, A., Sebastiani F. SentiWordNet 3.0: An Enhanced Lexical Resource for Sentiment Analysis and Opinion Mining // Proceedings of LREC-2010. Malta. Vol. 10. 2010. Pp. 2200-2204.
38. Cambria E. et al. SenticNet 4: A semantic resource for sentiment analysis based on conceptual primitives // Proceedings of COLING 2016, the 26th international conference on computational linguistics. 2016. Pp. 2666-2677.
39. Chetviorkin I., Braslavskiy P., and Loukachevich N. Sentiment analysis track at romip 2011. // Proceedings of International Conference Dialog, volume 2. 2012 pp 1–14.
40. Chetviorkin I., Loukachevich N. Sentiment analysis track at romip 2012. // Proceedings of International Conference Dialog, volume 2. 2013. pp 40–50.
41. CoNLL 2017 Shared Task[Электронный ресурс].
URL: http://universaldependencies.org/conll17/results.html
42. CoNLL 2018 Shared Task[Электронный ресурс].
URL: http://universaldependencies.org/conll18/results.html
43. CoNLL-UFormat [Электронный ресурс].
URL: https://universaldependencies.org/format.html
44. Das S., Chen M. Yahoo! for Amazon: Extracting market sentiment from stock message boards // Proceedings of the Asia Pacific finance association annual conference (APFA). 2001. Т. 35. pp. 43.
45. Dave K., Lawrence S., Pennock D. M. Mining the peanut gallery: Opinion extraction and semantic classification of product reviews // Proceedings of the 12th international conference on World Wide Web. 2003. pp. 519-528.
46. Decision Trees. [Электронный ресурс]. URL: https://scikit-learn.org/stable/modules/tree
47. DialogueEvaluation [Электронный ресурс]. URL: http://www.dialog-21.ru/evaluation/ (дата обращения: 07.05.2021).
48. Fishbein M. An investigation of the relationships between beliefs about an object and the attitude toward that object // Human relations. 1963. Т. 16. №. 3. Pp. 233-239.
49. Finn Årup Nielsen. A new ANEW: Evaluation of a word list for sentiment analysis in microblogs // Proceedings of the ESWC2011 Workshop on «Making Sense of Microposts»: Big things come in small packages. CEUR Workshop Proceedings. Vol. 718. 2011. Pp. 93-98.
50. Howard J. A. Consumer behavior: Application of theory. – McGraw-Hill Companies. 1977.
51. Johnson, Eric J., Amos Tversky. Representations of Perceptions of Risk // Journal of Experimental Psychology: General. 1984. Pp. 55-70.
52. Johnson M. D., Fornell C. The nature and methodological implications of the cognitive representation of products // Journal of Consumer Research. 1987. Т. 14. №. 2. Pp. 214-228.
53. Kahneman D., Egan P. Thinking, fast and slow. 2011.
54. Kahneman D., Tversky A. Prospect theory: An analysis of decision under risk // Handbook of the fundamentals of financial decision making: Part I. 2013. Pp. 99-127.
55. Keith, Robert J. The Marketing Revolution // Journal of Marketing. vol. 24, no. 3. 1960. Pp. 35–38
56. Kim S. et al. A hierarchical aspect-sentiment model for online reviews // Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence. 2013. Т. 27.
57. Korobov, M. Morphological analyzer and generator for Russian and Ukrainian languages // International Conference on Analysis of Images, Social Networks and Texts, Yekaterinburg, 2015. Pp. 320-332
58. Kotler F. Marketing Management: Analysis, Planning, and Control. Prentice-Hall. 1967. 628 p.
59. Lancaster K. J. A new approach to consumer theory //Journal of political economy. 1966. Т. 74. №. 2. Pp. 132-157.
60. Liu B., Zhang L. A survey of opinion mining and sentiment analysis // Mining text data. Springer, Boston, MA. 2012. pp. 415-463.
61. Local Consumer Review Survey 2020 [Электронныйресурс]. URL: https://www.brightlocal.com/research/local-consumer-review-survey/
(дата обращения: 07.05.2021).
62. Loukachevitch N. et al. SentiRuEval: testing object-oriented sentiment analysis systems in Russian // Proceedings of International Conference Dialog. 2015. Т. 2. Pp. 3-13.
63. Loukachevitch N. V., Rubtsova Y. V. SentiRuEval-2016: overcoming time gap and data sparsity in tweet sentiment analysis // Computational Linguistics and Intellectual Technologies. 2016. Pp. 416-426.
64. Ma Y., Peng H., Cambria E. Targeted aspect-based sentiment analysis via embedding commonsense knowledge into an attentive LSTM // Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence. 2018. Т. 32. №. 1.
65. Marstawi A. et al. Ontology-based aspect extraction for an improved sentiment analysis in summarization of product reviews // Proceedings of the 8th International Conference on Computer Modeling and Simulation. 2017. Pp. 100-104.
66. Mikolov, T., Chen, K., Corrado, G. and Dean, J. Efficient estimation of word representations in vector space // arXiv preprint arXiv:1301.3781. 2013.
67. Mukherjee A., Liu B. Aspect extraction through semi-supervised modeling //Proceedings of the 50th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers). – 2012. – С. 339-348.
68. Nasukawa T., Yi J. Sentiment analysis: Capturing favorability using natural language processing // Proceedings of the 2nd international conference on Knowledge capture. 2003. pp. 70-77.
69. Pang B., Lee L. Opinion Mining and Sentiment Analysis. Foundations and Trends in Information Retrieval: Vol. 2: No. 1–2. 2008. pp 1-135.
70. Poria S., Cambria E., Gelbukh A. Aspect extraction for opinion mining with a deep convolutional neural network // Knowledge-Based Systems. – 2016. Т. 108. Pp. 42-49.
71. Rehurek, R. and Sojka, P. Software framework for topic modelling with large corpora // Proceedings of the LREC 2010 Workshop on New Challenges for NLP Frameworks, 2010.
72. Rosenberg M. J. Cognitive structure and attitudinal affect // The Journal of abnormal and social psychology. 1956. Т. 53. №. 3. Pp. 367.
73. Rubtsova Yu., Koshelnikov S.A. Extraction of aspects of goods and services from consumer’s reviews using Conditional Fields model // Russian Digital Libraries Journal. 2015. Pp. 203-221.
74. Saeidi M. et al. Sentihood: Targeted aspect based sentiment analysis dataset for urban neighbourhoods // arXiv preprint arXiv:1610.03771. – 2016.
75. SemEval-2014: Semantic Evaluation Exercises [Электронный ресурс]. URL: https://alt.qcri.org/semeval2014/index.php?id=tasks (дата обращения: 07.05.2021).
76. SemEval-2015: Semantic Evaluation Exercises [Электронный ресурс]. URL: https://alt.qcri.org/semeval2015/index.php?id=tasks (дата обращения: 07.05.2021).
77. SentiRuEval-2015. [Электронный ресурс]. URL:https://drive.google.com/open?id=0B7y8Oyhu03y_fjNIeEo3UFZObTVDQXBrSkNxOVlPaVAxNTJPR1Rpd2U1WEktUVNkcjd3Wms
78. Senarath Y., Jihan N., Ranathunga S. A Hybrid Approach for Aspect Extraction from Customer Reviews // International Journal on Advances in ICT for Emerging Regions. 2019. Т. 12. №. 1.
79. Steinberger, J., Ebrahim, M., Ehrmann, M., Hurriyetoglu, A., Kabadjov, M., Lenkova, P. &Zavarella, V. Creating sentiment dictionaries via triangulation. // Decision Support Systems. 53(4). 2012. Pp. 689-694.
80. Thaler R. H., Sunstein C. R. Libertarian paternalism // American economic review. 2003. Т. 93. №. 2. Pp. 175-179.
81. Thaler R. H., Sunstein C. R. Nudge: Improving decisions about health, wealth, and happiness. – Penguin, 2009.
82. Thaler R. Toward a positive theory of consumer choice // Journal of economic behavior & organization. 1980. Т. 1. №. 1. Pp. 39-60.
83. Tong R. M. An operational system for detecting and tracking opinions in on-line discussion // Working Notes of the ACM SIGIR 2001 Workshop on Operational Text Classification. 2001. Т. 1. №. 6.
84. Tversky A., Kahneman D. Judgment under uncertainty: Heuristics and biases // Science. 1974. Т. 185. №. 4157. Pp. 1124-1131.
85. Volkova, S., Wilson, T., &Yarowsky, D. Exploring sentiment in social media: Bootstrapping subjectivity clues from multilingual twitter streams. // Proceedings of the 51st Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 2: Short Papers). Vol. 2. 2013. pp. 505-510.
86. Vuli´c I., Smet W., Moens M.-F. Cross-language information retrieval models based on latent topic models trained with document-aligned comparable corpora // Information Retrieval. 2012. Pp. 1–38.
87. Wallach H. M. Topic modeling: Beyond bag-of-words // Proceedings of the 23r International Conference on Machine Learning. ICML ’06. New York, NY, USA: ACM, 2006. Pp. 977–984.
88. Wiebe J.M., Tracking point of view in narrative // Computational Linguistics, vol. 20. 1994. pp. 233–287.
89. Wilson T., Wiebe J., Hoffmann P. Recognizing contextual polarity in phrase-level sentiment analysis // Proceedings of the conference on human language technology and empirical methods in natural language processing. Association for Computational Linguistics, 2005. P. 347-354.
90. Wu Y, Jin P.: Semeval-2010 task 18: disambiguating sentiment ambiguous adjectives. Lang Resour Eval.47(3):743–55.2010.
91. Xia, Y., Cambria, E., Hussain, A., & Zhao, H. Word Polarity Disambiguation Using Bayesian Model and Opinion-Level Features. Cognitive Computation. 2014. Pp. 369–380.
92. Xu R, Xu J, Kit C. HITSZ_CITYU: Combine collocation, context words and neighbor-ing sentence sentiment in sentiment adjectives disambiguation. Proceedings of the 5th international workshop on semantic evaluation., SemEval’10. Stroudsburg, PA, USA: Association for Computational Linguistics. 2010.
93. Yang SC, Liu MJ. YSC-DSAA: an approach to disambiguate sentiment ambiguous adjectives based on SAAOL. Proceedings of the 5th international workshop on semantic evaluation., SemEval’10. Stroudsburg, PA, USA: Association for computational linguistics. 2010.
94. Yang Y. et al. Aspect extraction from product reviews using category hierarchy information // Proceedings of the 15th Conference of the European Chapter of the Association for Computational Linguistics. Volume 2, Short Papers. 2017. Pp 675-680
95. Yi J. et al. Sentiment analyzer: Extracting sentiments about a given topic using natural language processing techniques // Third IEEE international conference on data mining. 2003. pp. 427-434.
96. Yu J. et al. Domain-assisted product aspect hierarchy generation: towards hierarchical organization of unstructured consumer reviews // Proceedings of the 2011 conference on empirical methods in natural language processing. 2011. Pp. 140-150.


Работу высылаем на протяжении 30 минут после оплаты.



Подобные работы


©2024 Cервис помощи студентам в выполнении работ