Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu cải tiến một số phương pháp phân tích quan điểm mức khía cạnh dựa trên học máy

Tác giả: Nguyễn Thị Ngọc Tú

Lĩnh vực: Khoa học máy tính

Nội dung tài liệu:

Luận án này tập trung vào việc nghiên cứu và đề xuất các phương pháp cải tiến trong lĩnh vực phân tích quan điểm (opinion mining), đặc biệt là phân tích quan điểm ở mức độ khía cạnh. Nghiên cứu giải quyết ba bài toán chính: trích rút khía cạnh từ các bài đánh giá sản phẩm trực tuyến, phân loại cảm xúc liên quan đến các khía cạnh đó, và ước lượng tầm quan trọng của từng khía cạnh đối với người dùng. Luận án đề xuất các mô hình học bán giám sát và học có giám sát, kết hợp các kỹ thuật như Word to Vector, Support Vector Machine, và lý thuyết Dempster-Shafer để nâng cao hiệu quả phân tích. Các phương pháp được thử nghiệm trên các bộ dữ liệu thực tế và so sánh với các phương pháp hiện có.

Mục lục chi tiết:

• Lời cam đoan
• Lời cảm ơn
• Mục lục
• Danh mục từ viết tắt
• Danh mục hình vẽ
• Danh mục bảng
• Mở đầu
• Chương 1: Tổng quan về phân tích quan điểm và phân tích quan điểm mức khía cạnh
• Chương 2: Khai phá quan điểm mức khía cạnh trên các bài đánh giá sản phẩm trực tuyến
• Chương 3: Trích rút khía cạnh dựa trên Wordtovec kết hợp mô hình ngôn ngữ
• Chương 4: Phân lớp cảm xúc bằng cách kết hợp các bộ phân loại cơ sở
• Kết luận
• Các công trình công bố
• Tài liệu tham khảo