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2017 | OriginalPaper | Buchkapitel

An Ontology-Enhanced Hybrid Approach to Aspect-Based Sentiment Analysis

verfasst von : Daan de Heij, Artiom Troyanovsky, Cynthia Yang, Milena Zychlinsky Scharff, Kim Schouten, Flavius Frasincar

Erschienen in: Web Information Systems Engineering – WISE 2017

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

Numerous reviews are available online regarding a wide range of products and services. Aspect-Based Sentiment Analysis aims at extracting sentiment polarity per aspect instead of only the whole product or service. In this work, we use restaurant data from Task 5 of SemEval 2016 to investigate the potential of ontologies to improve the aspect sentiment classification produced by a support vector machine. We achieve this by combining a standard bag-of-words model with external dictionaries and an ontology. Our ontology-enhanced methods yield significantly better performance compared to the methods without ontology features: we obtain a significantly higher \(F_{1}\) score and require less than 60% of the training data for equal performance.

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Literatur
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Metadaten
Titel
An Ontology-Enhanced Hybrid Approach to Aspect-Based Sentiment Analysis
verfasst von
Daan de Heij
Artiom Troyanovsky
Cynthia Yang
Milena Zychlinsky Scharff
Kim Schouten
Flavius Frasincar
Copyright-Jahr
2017
Buch
Web Information Systems Engineering – WISE 2017

Print ISBN: 978-3-319-68785-8

Electronic ISBN: 978-3-319-68786-5

Copyright-Jahr: 2017

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-68786-5_27

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