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

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: Hệ thống thông tin

Nội dung tài liệu:

Luận án tiến sĩ tập trung vào việc nghiên cứu và cải tiến các phương pháp phân tích quan điểm mức khía cạnh dựa trên học máy. Đề tài nhấn mạnh tầm quan trọng của việc khai phá quan điểm người dùng từ các đánh giá sản phẩm trực tuyến, nhằm hỗ trợ doanh nghiệp trong việc xây dựng chiến lược kinh doanh. Luận án đề xuất một hệ thống có khả năng thực hiện ba nhiệm vụ chính: trích rút khía cạnh, phân lớp cảm xúc khía cạnh và ước lượng trọng số khía cạnh. Các phương pháp học máy bán giám sát và có giám sát được đề xuất để giải quyết các nhiệm vụ này, bao gồm thuật toán bootstrapping, mô hình WordtoVector, Naïve Bayes, Support Vector Machine, mạng Bayesian cổng OR và lý thuyết Dempster-Shafer. Ngoài ra, luận án còn đề xuất một phương pháp học không giám sát để ước lượng trọng số khía cạnh.

Mục lục chi tiết:

• 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
• Các phương pháp đánh giá kết quả phân tích quan điểm