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2016 | OriginalPaper | Buchkapitel

Detection of Multiple Implicit Features per Sentence in Consumer Review Data

verfasst von : Nikoleta Dosoula, Roel Griep, Rick den Ridder, Rick Slangen, Kim Schouten, Flavius Frasincar

Erschienen in: Databases and Information Systems

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

With the rise of e-commerce, online consumer reviews have become crucial for consumers’ purchasing decisions. Most of the existing research focuses on the detection of explicit features and sentiments in such reviews, thereby ignoring all that is reviewed implicitly. This study builds, in extension of an existing implicit feature algorithm that can only assign one implicit feature to each sentence, a classifier that predicts the presence of multiple implicit features in sentences. The classifier makes its prediction based on a score function and is trained by means of a threshold. Only if this score exceeds the threshold, we allow for the detection of multiple implicit feature. In this way, we increase the recall while limiting the decrease in precision. In the more realistic scenario, the classifier-based approach improves the \(F_1\)-score by 1.6 % points on a restaurant review data set.

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Metadaten
Titel
Detection of Multiple Implicit Features per Sentence in Consumer Review Data
verfasst von
Nikoleta Dosoula
Roel Griep
Rick den Ridder
Rick Slangen
Kim Schouten
Flavius Frasincar
Copyright-Jahr
2016
Buch
Databases and Information Systems

Print ISBN: 978-3-319-40179-9

Electronic ISBN: 978-3-319-40180-5

Copyright-Jahr: 2016

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-40180-5_20

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