Tájolás és hasznosság mérése rövid szöveges üzenetekben

Absztrakt

A tanulmányban a szövegbányászat egy speciális ágával, a véleménybányászattal foglalkozunk. A vélemény tulajdonosa hisz egy témával kapcsolatos állításban, és ehhez általában jó vagy rossz érzést is társít. A vélemény negatív, pozitív vagy semleges tájolását a tulajdonos szöveges hozzászólásaiból (üzeneteiből) lehet kideríteni. A hozzászólás hasznossága az üzenetet olvasók számára azt mutatja meg, hogy az adott üzenet mekkora hatással lehet az olvasó véleményére. Tehát minél hasznosabb egy üzenet, annál nagyobb eséllyel befolyásolja a fizetőképes keresletet egy termék iránt. Így tehát a hasznosság annak mértéke is, hogy mekkora súllyal kell kezelni az üzenetet a számítások során. A rövid szöveges értékelések tájolási és hasznossági értékeinek mérési és előrejelzési lehetőségeit kétféle módszertani megközelítéssel is megvizsgáltuk: a szupport vektor gépek (SVM), és a mesterséges neurális hálózatok (NN) tanulóalgoritmusok segítségével. Elemzéseink során azt tapasztaltuk, hogy a tájolás és a hasznosság szerinti osztályozás hatékonysága eltér egymástól, ami arra utal, hogy a kétfajta jellemző más-más jellegű kapcsolatban áll a szöveges tartalommal. Ezért annak lehetőségét is megvizsgáltuk, hogy a szövegelemzés során használt szokásos adatok mellett milyen egyéb jellemzők bevonásával lehet javítani az osztályozás pontosságát.