ترجمه مقاله عقیده کاوی و کاربردهای آن

عنوان انگلیسی مقاله: A State Of The Art Opinion Mining And Its Application Domains

عنوان فارسی مقاله: عقیده کاوی و کاربردهای آن.

دسته: روانشناسی - مدیریت

فرمت فایل ترجمه شده: فایل Word ورد 2007 یا 2003 (Docx یا Doc) قابل ویرایش

تعداد صفحات فایل ترجمه شده: 10

جهت دانلود رایگان نسخه انگلیسی این مقاله اینجا کلیک نمایید

ترجمه سلیس و روان مقاله آماده خرید می باشد.

_______________________________________

چکیده

شرکت های صنعتی و تولیدی که محصولات جدید تولید می کنند، می خواهند بدانند مشتریانشان چه احساسی نسبت به این محصولات دارند و این اطلاعات را می توان با مطالعه عقیده ها در پورتال های نظرسنجی بدست آورد. در عین حال، کاربران یا مشتریان نیز می خواهند بدانند کدام محصول را بخرند پس این نظرات را می خوانند و سعی می کنند تصمیم گیری کنند. دیده شده است که عقیده های آنلاین روز به روز محبوب تر می شوند و این عقاید، غنی بودن اطلاعات را نشان می دهند که می تواند برای صنعت و مشتریان مفید باشد.   

با این حال، اینجام این کار به صورت دستی سخت و زمانبر است. به عنوان مثال، سازمان های تولیدی ترجیح می دهند اطلاعات به فرمتی باشد که برای استفاده راحت تر باشد، پس اتوماتیک کردن این فرایند بسیار مفید است. اینجاست که عقیده کاوی به میان می آید. در وب، عقاید را می توان به فرم متن، تصویر، صوت یا داده ویدئویی بیان کرد. این مقاله از متن کاوی فاصله می گیرد چون در این زمینه بسیار کار شده است. عقیده کاوی را می توان یک زیر اصل از زبان شناسی محاسباتی تعریف کرد که با عقیده ای که یک سند بیان می کند در ارتباط است. طبقه بندی احساسات تعیین کننده ذهنیت، قطبیت (مثبت و منفی) و قدرت قطبیت (مثبت ضعیف، مثبت میانه و مثبت قوی) یک متن عقیده است. عبارات مختلفی توسط محققان استفاده می شود تا احساسات را طبقه بندی کنند: عقیده کاوی، تحلیل احساسات، استخراج احساسات یا رتبه بندی کارا. ما در این مقاله برای سادگی از عبارات عقیده کاوی که همه این عبارات را دربر می گیرد استفاده می کنیم. 

1. زمینه های مرتبط با عقیده کاوی

استخراج اطلاعات (IE): آیا تبدیل اطلاعات متنی بدون ساختار به فرمت ساخت یافته که عموماً در پایگاه داده ها ذخیره و برای اهداف داده کاوی استفاده می شود، بر اساس یادگیری زبان ماشین است. داده های خاص، استخراج و در قالب موجود قرار می گیرند. این کار دقت اطلاعات بازیافتی را بهبود می بخشد و می تواند به عنوان پایه ای برای گروه بندی داده های استخراج شده استفاده شود.  

جهت دانلود محصول اینجا کلیک نمایید