EXTRAÇAO DE OPINIOES UTILIZANDO A CORRESPONDêNCIA DE LéXICOS IBD

Sinopse

Atualmente, existe um grande número de produtos disponíveis em vários sítios Web para negociaçao. Para conhecer o produto, o vendedor ou o fabricante pede frequentemente aos seus clientes que partilhem as suas opinioes e experiências sobre os produtos que adquiriram. Infelizmente, é uma tarefa muito complicada analisar todos os comentários e decidir se o produto está à altura do nível de satisfaçao do cliente ou nao. O principal problema com estes comentários de avaliaçao é gerir todos esses comentários e criar uma forma resumida e significativa de avaliaçao, quer represente um sentido positivo ou feedback sobre o produto, quer seja negativo ou neutro. Assim, a principal tarefa é construir um dicionário de entidades a partir destas avaliaçoes. Este livro centra-se na criaçao de um modelo para o Lexicon Matching utilizando o Hidden Markov Model (HMM) e o Fuzzy K-Means Clustering. Os resultados indicam que o sistema HMM treinado é muito promissor na execuçao das tarefas desejadas e alcançou a máxima precisao e exatidao possíveis no caso do Lexicon Matching.