کد مقاله کد نشریه سال انتشار مقاله انگلیسی نسخه تمام متن
6862532 677285 2014 8 صفحه PDF دانلود رایگان
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Enriching semantic knowledge bases for opinion mining in big data applications
ترجمه فارسی عنوان
غنی سازی پایگاه های دانش معنایی برای معرفت نظر در برنامه های داده بزرگ
کلمات کلیدی
هوش وب وب سایت اجتماعی، اطلاعات بزرگ، استخراج دانش، نظر معادن، تجزیه و تحلیل احساسات، بی نظمی، زمینه سازی، دانش عرفانی، مفهوم پایه،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه مهندسی کامپیوتر هوش مصنوعی
چکیده انگلیسی
This paper presents a novel method for contextualizing and enriching large semantic knowledge bases for opinion mining with a focus on Web intelligence platforms and other high-throughput big data applications. The method is not only applicable to traditional sentiment lexicons, but also to more comprehensive, multi-dimensional affective resources such as SenticNet. It comprises the following steps: (i) identify ambiguous sentiment terms, (ii) provide context information extracted from a domain-specific training corpus, and (iii) ground this contextual information to structured background knowledge sources such as ConceptNet and WordNet. A quantitative evaluation shows a significant improvement when using an enriched version of SenticNet for polarity classification. Crowdsourced gold standard data in conjunction with a qualitative evaluation sheds light on the strengths and weaknesses of the concept grounding, and on the quality of the enrichment process.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Knowledge-Based Systems - Volume 69, October 2014, Pages 78-85
نویسندگان
, , ,