Resumen de Learning a statistical model of product aspects for sentiment analysis

Lisette García Moya, Rafael Berlanga , Henry Anaya Sánchez

• español

  En este artculo se introduce una nueva metodologa para modelar ca- ractersticas de productos a partir de una coleccion de opiniones de usuarios. La metodologa propuesta se basa en modelos estadsticos de lenguajes y es aplicable a productos de dominio arbitrario. La metodologa combina un kernel de palabras de opinion con un modelo de traduccion de palabras para estimar el modelo de caractersticas. Se presenta ademas un metodo para modelar las opiniones vertidas sobre las caractersticas. Los experimentos realizados sobre diferentes colecciones de opiniones muestran resultados alentadores en el modelado tanto de caractersticas como de opiniones vertidas sobre estas.

• English

  In this paper, we introduce a new methodology for modeling product aspects from a collection of free-text customer reviews. The proposal relies on a lan- guage modeling framework and is domain independent. It combines both a kernel- based model of opinion words and a stochastic translation model between words to approach the aspect model of products. We also present a ranking-based met- hodology to model the sentiments expressed about the aspects. The experiments carried out over several collections of customer reviews show encouraging results in the modeling of product aspects and their sentiments even from individual customer reviews.