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2011 | OriginalPaper | Buchkapitel

Ontology-Guided Approach to Feature-Based Opinion Mining

verfasst von : Isidro Peñalver-Martínez, Rafael Valencia-García, Francisco García-Sánchez

Erschienen in: Natural Language Processing and Information Systems

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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The boom of the Social Web has had a tremendous impact on a number of different research topics. In particular, the possibility to extract various kinds of added-value, informational elements from users’ opinions has attracted researchers from the information retrieval and computational linguistics fields. However, current approaches to so-called opinion mining suffer from a series of drawbacks. In this paper we propose an innovative methodology for opinion mining that brings together traditional natural language processing techniques with sentimental analysis processes and Semantic Web technologies. The main goals of this methodology is to improve feature-based opinion mining by employing ontologies in the selection of features and to provide a new method for sentimental analysis based on vector analysis. The preliminary experimental results seem promising as compared against the traditional approaches.

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Metadaten
Titel
Ontology-Guided Approach to Feature-Based Opinion Mining
verfasst von
Isidro Peñalver-Martínez
Rafael Valencia-García
Francisco García-Sánchez
Copyright-Jahr
2011
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-22327-3_20