Generating Aspect-based Extractive Opinion Summary: Drawing Inferences from Social Media Texts

Autores/as

  • Rajesh Piryani Department of Computer Science, South Asian University, New Delhi, India
  • Vedika Gupta Department of Computer Science, National Institute of Technology Delhi, Delhi, India
  • Vivek Kumar Singh Department of Computer Science, Banaras Hindu University, Varanasi, India

DOI:

https://doi.org/10.13053/cys-22-1-2784

Palabras clave:

Aspect-level sentiment analysis, Laptop, Polarity, Sentiment summarization, big data

Resumen

This paper presents an integrated framework to generate extractive aspect-based opinion summary from a large volume of free-form text reviews. The framework has three major components: (a) aspect identifier to determine the aspects in a given domain; (b) sentiment polarity detector for computing the sentiment polarity of opinion about an aspect; and (c) summary generator to generate opinion summary. The framework is evaluated on SemEval-2014 dataset and obtains better results than several other approaches.

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Publicado

2018-03-30

Número

Vol. 22 Núm. 1 (2018): Thematic Issue on Language & Knowledge Engineering (Guest Editors: D. Pinto, D. Vilariño, B. Beltrán)

Sección

Articles of the Thematic Issue

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