| Κ. Γκιόκας, Ο. Γκιόκας |
| Εφαρμογή Μηχανικής Μάθησης στην Ανάλυση Άποψης Κειμένων στον Θεματικό Τομέα των Τουριστικών Επιχειρήσεων |
| School of Electrical and Computer Engineering, National Technical University of Athens |
|
ABSTRACT
|
| Η παρούσα διπλωματική πραγματεύεται το πρόβλημα του Sentiment Analysis δηλαδή την αυτόματη κατηγοριοποίηση ενός κειμένου ως θετικό ή αρνητικό με γνώμονα την άποψη του συγγραφέα πάνω στο θέμα του κειμένου και ιδιαίτερα σε κείμενα που αφορούν κριτικές ξενοδοχείων. Αφού οριστεί το θεωρητικό υπόβαθρο του προβλήματος, επιλέγονται τρεις μέθοδοι (αλγόριθμοι) για να εκπαιδευτεί ένα σύστημα σε αυτήν την αυτόματη κατηγοριοποίηση. Συγκεκριμένα επιλέγονται ο αλγόριθμος Naive Bayes, μία τροποποίηση του Hidden Markov Model που ονομάζεται Lexicalised Hidden Markov Model Integrating Part-of-Speech και Νευρωνικά Δίκτυα. Στον αλγόριθμο Naive Bayes δοκιμάσαμε μερικές παραλλαγές του, με διαφοροποιήσεις κάθε φορά στο ποιες λέξεις συμπεριλαμβάνονται αναφορικά με την συχνότητα τους και το μήκος τους, αν χρησιμοποιούνταν σκέτες λέξεις ή και n-grams και το πως γινόταν ο χωρισμός των λέξεων μεταξύ τους. Στην τροποποίηση του Hidden Markov Model επιλέχθηκε ένα σύνολο από χαρακτηριστικά (tags) και εφαρμόστηκε ένα πιο ειδικό πεδίο του Sentiment Analysis, το Aspect Based Sentiment Analysis. Στα Νευρωνικά Δίκτυα εφαρμόστηκαν υλοποιήσεις για one-layer και three-layer perceptrons και έγιναν πειράματα με διαφορετικές τιμές στις παραμέτρους του μοντέλου ώστε να επιτευχθούν τα καλύτερα αποτελέσματα. Για να δοκιμαστούν αυτοί οι αλγόριθμοι χρησιμοποιήθηκαν κυρίως κριτικές ξενοδοχείων οι οποίες αντλήθηκαν από το booking.com και παρατίθενται για αναφορά, αλλά και το ευρέως χρησιμοποιούμενο στο Sentiment Analysis σύνολο δεδομένων από κριτικές ταινιών του imdb.com των Pang και Lee. Ως συμπέρασμα καταλήξαμε ότι για να επιτευχθεί μία πολύ ικανοποιητική απόδοση και ακρίβεια από το μοντέλο σε κριτικές ξενοδοχείων είναι αρκετός ένας απλός αλγόριθμος όπως ο Naive Bayes με την ακρίβεια προβλέψεων να φτάνει μέχρι και 94.5%. Αν απαιτείται ανάλυση υποχαρακτηριστικών του κειμένου τότε μπορεί να χρησιμοποιηθεί το Hidden Markov Model αλλά με χαμηλότερη ακρίβεια προβλέψεων. Τα Νευρωνικά Δίκτυα δείχνουν να μην ξεπερνούν σε ακρίβεια τον αλγόριθμο Naive Bayes παρά τη δυσκολία χρήσης τους.
|
| 09 March , 2015 |
| Κ. Γκιόκας, Ο. Γκιόκας, "Εφαρμογή Μηχανικής Μάθησης στην Ανάλυση Άποψης Κειμένων στον Θεματικό Τομέα των Τουριστικών Επιχειρήσεων", School of Electrical and Computer Engineering, National Technical University of Athens |
[  PDF] [
BibTex] [
Print] [
 Back] |
