Enriching User Reviews Through An Opinion Extraction System

• Autores: Francisco Javier Ortega Rodríguez , José Antonio Troyano Jiménez , Fermín Cruz Mata , Fernando Enríquez de Salamanca Ros
• Localización: Procesamiento del lenguaje natural, ISSN 1135-5948, Nº. 55, 2015, págs. 119-126
• Idioma: inglés
• Títulos paralelos:
  • Enriqueciendo revisiones de usuarios mediante un sistema de extracción de opiniones
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• Resumen
  • español

    Las webs basadas en el contenido generado por usuarios (UGC) tienen una aplicabilidad potencial en un gran número de campos. En este trabajo realizamos un estudio de la utilidad de estos sistemas para determinar la percepción de los usuarios expresada en sus opiniones sobre productos o servicios. Para ello, hemos compilado y analizado opiniones compartidas por usuarios en TripAdvisor, centrándonos en dos aspectos: el contenido estructurado y el no estructurado. Hemos realizado un análisis cuantitativo y cualitativo de la información extraída por un sistema de minería de opiniones, siendo este último especialmente interesante ya que ofrece información valiosa sobre los puntos fuertes y débiles de los hoteles según la percepción de los usuarios, yendo más allá de la información estructurada. Por último, hemos realizado un estudio de la complementariedad de la información estructurada y la no estructurada, observando un gran incremento de la cantidad de información disponible conjuntando ambas.

  • English

    Web sites based on User-Generated Content (UGC) have a potentially valuable applicability in a number of fields. In this work we carry out a study of the usefulness of these systems from the point of view of detecting the perception expressed by users about services or items. We have compiled and analyzed opinions shared by users on TripAdvisor focusing on two aspects: the structured and the unstructured data. We perform a quantitative and a qualitative analysis of the information extracted by an opinion extraction system from our dataset, being the last one especially interesting since it provides valuable knowledge about the strong and weak points of hotels according to user perceptions, going beyond the structured data. Finally, we provide a study on the complementarity of the knowledge extracted from both, the textual opinions and the structured data, observing a noticeable increment of the amount of information available with the conjunction of both sources.

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