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Mineração de opiniões baseada em aspectos para revisões de produtos e serviços / Aspect-based Opinion Mining for Reviews of Products and ServicesYugoshi, Ivone Penque Matsuno 27 April 2018 (has links)
A Mineração de Opiniões é um processo que tem por objetivo extrair as opiniões e suas polaridades de sentimentos expressas em textos em língua natural. Essa área de pesquisa tem ganhado destaque devido ao volume de opiniões que os usuários compartilham na Internet, como revisões em sites de e-commerce, rede sociais e tweets. A Mineração de Opiniões baseada em Aspectos é uma alternativa promissora para analisar a polaridade do sentimento em um maior nível de detalhes. Os métodos tradicionais para extração de aspectos e classificação de sentimentos exigem a participação de especialistas de domínio para criar léxicos ou definir regras de extração para diferentes idiomas e domínios. Além disso, tais métodos usualmente exploram algoritmos de aprendizado supervisionado, porém exigem um grande conjunto de dados rotulados para induzir um modelo de classificação. Os desafios desta tese de doutorado estão relacionados a como diminuir a necessidade de grande esforço humano tanto para rotular dados, quanto para tratar a dependência de domínio para as tarefas de extração de aspectos e classificação de sentimentos dos aspectos para Mineração de Opiniões. Para reduzir a necessidade de grande quantidade de exemplos rotulados foi proposta uma abordagem semissupervisionada, denominada por Aspect-based Sentiment Propagation on Heterogeneous Networks (ASPHN) em que são propostas representações de textos nas quais os atributos linguísticos, os aspectos candidatos e os rótulos de sentimentos são modelados por meio de redes heterogêneas. Para redução dos esforços para construir recursos específicos de domínio foi proposta uma abordagem baseada em aprendizado por transferência entre domínios denominada Cross-Domain Aspect Label Propagation through Heterogeneous Networks (CD-ALPHN) que utiliza dados rotulados de outros domínios para suportar tarefas de aprendizado em domínios sem dados rotulados. Nessa abordagem são propostos uma representação em uma rede heterogênea e um método de propagação de rótulos. Os vértices da rede são os aspectos rotulados do domínio de origem, os atributos linguísticos e os candidatos a aspectos do domínio alvo. Além disso, foram analisados métodos de extração de aspectos e propostas algumas variações para considerar cenários nãosupervisionados e independentes de domínio. As soluções propostas nesta tese de doutorado foram avaliadas e comparadas as do estado-da-arte utilizando coleções de revisões de diferentes produtos e serviços. Os resultados obtidos nas avaliações experimentais são competitivos e demonstram que as soluções propostas são promissoras. / Opinion Mining is a process that aims to extract opinions and their sentiment polarities expressed in natural language texts. This area of research has been in the highlight because of the volume of opinions that users share on the available visualization means on the Internet (reviews on e-commerce sites, social networks, tweets, others). Aspect-based Opinion Mining is a promising alternative for analyzing the sentiment polarity on a high level of detail. The traditional methods for aspect extraction and sentiment classification require the participation of domain experts to create lexicons or define extraction rules for different languages and domains. In addition, such methods usually exploit supervised machine learning algorithms, but require a large set of labeled data to induce a classification model. The challenges of this doctoral thesis are related on to how to reduce the need for great human effort both: (i) to label data; and (ii) to treat domain dependency for the tasks of aspect extraction and aspect sentiment classification for Opinion Mining. In order to reduce the need for a large number of labeled examples, a semi-supervised approach was proposed, called Aspect-based Sentiment Propagation on Heterogeneous Networks (ASPHN). In this approach, text representations are proposed in which linguistic attributes, candidate aspects and sentiment labels are modeled by heterogeneous networks. Also, a cross-domain learning approach called Cross-Domain Aspect Label Propagation through Heterogeneous Networks (CD-ALPHN) is proposed in order to reduce efforts to build domain-specific resources, This approach uses labeled data from other domains to support learning tasks in domains without labeled data. A representation in a heterogeneous network and a label propagation method are proposed in this cross-domain learning approach. The vertices of the network are the labeled aspects of the source domain, the linguistic attributes, and the candidate aspects of the target domain. In addition, aspect extraction methods were analyzed and some variations were proposed to consider unsupervised and domain independent scenarios. The solutions proposed in this doctoral thesis were evaluated and compared to the state-of-the-art solutions using collections of different product and service reviews. The results obtained in the experimental evaluations are competitive and demonstrate that the proposed solutions are promising.
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Mineração de opiniões baseada em aspectos para revisões de produtos e serviços / Aspect-based Opinion Mining for Reviews of Products and ServicesIvone Penque Matsuno Yugoshi 27 April 2018 (has links)
A Mineração de Opiniões é um processo que tem por objetivo extrair as opiniões e suas polaridades de sentimentos expressas em textos em língua natural. Essa área de pesquisa tem ganhado destaque devido ao volume de opiniões que os usuários compartilham na Internet, como revisões em sites de e-commerce, rede sociais e tweets. A Mineração de Opiniões baseada em Aspectos é uma alternativa promissora para analisar a polaridade do sentimento em um maior nível de detalhes. Os métodos tradicionais para extração de aspectos e classificação de sentimentos exigem a participação de especialistas de domínio para criar léxicos ou definir regras de extração para diferentes idiomas e domínios. Além disso, tais métodos usualmente exploram algoritmos de aprendizado supervisionado, porém exigem um grande conjunto de dados rotulados para induzir um modelo de classificação. Os desafios desta tese de doutorado estão relacionados a como diminuir a necessidade de grande esforço humano tanto para rotular dados, quanto para tratar a dependência de domínio para as tarefas de extração de aspectos e classificação de sentimentos dos aspectos para Mineração de Opiniões. Para reduzir a necessidade de grande quantidade de exemplos rotulados foi proposta uma abordagem semissupervisionada, denominada por Aspect-based Sentiment Propagation on Heterogeneous Networks (ASPHN) em que são propostas representações de textos nas quais os atributos linguísticos, os aspectos candidatos e os rótulos de sentimentos são modelados por meio de redes heterogêneas. Para redução dos esforços para construir recursos específicos de domínio foi proposta uma abordagem baseada em aprendizado por transferência entre domínios denominada Cross-Domain Aspect Label Propagation through Heterogeneous Networks (CD-ALPHN) que utiliza dados rotulados de outros domínios para suportar tarefas de aprendizado em domínios sem dados rotulados. Nessa abordagem são propostos uma representação em uma rede heterogênea e um método de propagação de rótulos. Os vértices da rede são os aspectos rotulados do domínio de origem, os atributos linguísticos e os candidatos a aspectos do domínio alvo. Além disso, foram analisados métodos de extração de aspectos e propostas algumas variações para considerar cenários nãosupervisionados e independentes de domínio. As soluções propostas nesta tese de doutorado foram avaliadas e comparadas as do estado-da-arte utilizando coleções de revisões de diferentes produtos e serviços. Os resultados obtidos nas avaliações experimentais são competitivos e demonstram que as soluções propostas são promissoras. / Opinion Mining is a process that aims to extract opinions and their sentiment polarities expressed in natural language texts. This area of research has been in the highlight because of the volume of opinions that users share on the available visualization means on the Internet (reviews on e-commerce sites, social networks, tweets, others). Aspect-based Opinion Mining is a promising alternative for analyzing the sentiment polarity on a high level of detail. The traditional methods for aspect extraction and sentiment classification require the participation of domain experts to create lexicons or define extraction rules for different languages and domains. In addition, such methods usually exploit supervised machine learning algorithms, but require a large set of labeled data to induce a classification model. The challenges of this doctoral thesis are related on to how to reduce the need for great human effort both: (i) to label data; and (ii) to treat domain dependency for the tasks of aspect extraction and aspect sentiment classification for Opinion Mining. In order to reduce the need for a large number of labeled examples, a semi-supervised approach was proposed, called Aspect-based Sentiment Propagation on Heterogeneous Networks (ASPHN). In this approach, text representations are proposed in which linguistic attributes, candidate aspects and sentiment labels are modeled by heterogeneous networks. Also, a cross-domain learning approach called Cross-Domain Aspect Label Propagation through Heterogeneous Networks (CD-ALPHN) is proposed in order to reduce efforts to build domain-specific resources, This approach uses labeled data from other domains to support learning tasks in domains without labeled data. A representation in a heterogeneous network and a label propagation method are proposed in this cross-domain learning approach. The vertices of the network are the labeled aspects of the source domain, the linguistic attributes, and the candidate aspects of the target domain. In addition, aspect extraction methods were analyzed and some variations were proposed to consider unsupervised and domain independent scenarios. The solutions proposed in this doctoral thesis were evaluated and compared to the state-of-the-art solutions using collections of different product and service reviews. The results obtained in the experimental evaluations are competitive and demonstrate that the proposed solutions are promising.
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Zero-Shot Cross-Lingual Domain Adaptation for Neural Machine Translation : Exploring The Interplay Between Language And Domain TransferabilityShahnazaryan, Lia January 2024 (has links)
Within the field of neural machine translation (NMT), transfer learning and domain adaptation techniques have emerged as central solutions to overcome the data scarcity challenges faced by low-resource languages and specialized domains. This thesis explores the potential of zero-shot cross-lingual domain adaptation, which integrates principles of transfer learning across languages and domain adaptation. By fine-tuning a multilingual pre-trained NMT model on domain-specific data from one language pair, the aim is to capture domain-specific knowledge and transfer it to target languages within the same domain, enabling effective zero-shot cross-lingual domain transfer. This study conducts a series of comprehensive experiments across both specialized and mixed domains to explore the feasibility and influencing factors of zero-shot cross-lingual domain adaptation. The results indicate that fine-tuned models generally outperform the pre-trained baseline in specialized domains and most target languages. However, the extent of improvement depends on the linguistic complexity of the domain, as well as the transferability potential driven by the linguistic similarity between the pivot and target languages. Additionally, the study examines zero-shot cross-lingual cross-domain transfer, where models fine-tuned on mixed domains are evaluated on specialized domains. The results reveal that while cross-domain transfer is feasible, its effectiveness depends on the characteristics of the pivot and target domains, with domains exhibiting more consistent language being more responsive to cross-domain transfer. By examining the interplay between language-specific and domain-specific factors, the research explores the dynamics influencing zero-shot cross-lingual domain adaptation, highlighting the significant role played by both linguistic relatedness and domain characteristics in determining the transferability potential.
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