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Towards a Sentiment Analysis Model Based on Semantic Relation Analysis

机译：基于语义关系分析的情感分析模型

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Sentiment analysis is an important new field of research that has attracted the attention not only of researchers, but also businesses and organizations. In this article, the authors propose an effective model for aspect-based sentiment analysis for Vietnamese. First, sentiment dictionaries and syntactic dependency rules were combined to extract reliable word pairs (sentiment - aspect). They then relied on ontology to group these aspects and determine the sentiment polarity of each. They introduce two novel approaches in this work: 1) in order to “smooth” the sentiment scaling (rather than using discrete categories of 1, 0, and -1) for fined-grained classification, then extract multi-word sentiment phrases instead of sentiment words, and 2) the focus is not only on adjectives but also nouns and verbs. Initial evaluations of the system using real reviews show promising results.
机译：情感分析是重要的新研究领域，不仅引起了研究人员的关注，也引起了企业和组织的关注。在本文中，作者为越南人的基于方面的情感分析提出了有效的模型。首先，将情感词典和句法依赖规则相结合以提取可靠的单词对（情感-方面）。然后，他们依靠本体对这些方面进行分组，并确定每个方面的情感极性。他们在这项工作中介绍了两种新颖的方法：1）为了“平滑”情感缩放（而不是使用离散类别1、0和-1）进行细分类，然后提取多词情感短语而不是情感词，以及2）重点不仅是形容词，而且还包括名词和动词。使用真实评论对该系统进行的初步评估显示出可喜的结果。

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