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Summarizing Opinions with Sentiment Analysis from Multiple Reviews on Travel Destinations

机译：从对旅行目的地的多次评论中总结出带有情感分析的观点

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Recently, the web has been crowded with growing volumes of various texts on every aspect of human life. It is difficult to rapidly access, analyze, and compose important decisions using efficient methods for raw textual data in the form of social media, blogs, feedback, reviews, etc., which receive textual inputs directly. It proposes an efficient method for summarization of various reviews of tourists on a specific tourist spot towards analyzing their sentiments towards the place. A classification technique automatically arranges documents into predefined categories and a summarization algorithm produces the exact condensed input such that output is most significant concepts of source documents. Finally, sentiment analysis is done in summarized opinion using NLP and text analysis techniques to show overall sentiment about the spot. Therefore, interested tourists can plan to visit the place do not go through all the reviews, rather they go through summarized documents with the overall sentiment about target place.
机译：最近，网络上挤满了人类生活各个方面的各种文本。对于原始文本数据而言，使用有效方法快速访问，分析和制定重要决策非常困难，这些原始文本数据包括社交媒体，博客，反馈，评论等形式，这些直接接收文本输入。它提出了一种有效的方法，用于总结特定旅游点上的游客的各种评论，以分析他们对该地点的情绪。分类技术会自动将文档排列到预定义的类别中，摘要算法会生成精确的精简输入，这样输出就是源文档的最重要概念。最后，使用NLP和文本分析技术以汇总意见的形式进行情绪分析，以显示有关该地点的整体情绪。因此，有兴趣的游客可以计划访问该地点，而无需经过所有评论，而是通过汇总文档以及有关目标地点的总体感觉来进行。

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