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Sentiment Analysis: Polarity Classification of TripAdvisor's Hotel Reviews

Estratto della Tesi di Chiara Martino

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Estratto dalla tesi: Sentiment Analysis: Polarity Classification of TripAdvisor's Hotel Reviews
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Therefore, from this new perspective, the objective of sentiment analysis 
becomes discovering all opinion quintuples available for an opinion document d and, 
consequently, extracting each of the five elements for each quintuple.  
Nonetheless, this might not be so easy. First of all, the primary need is to extract 
entities, but the extraction itself is problematic, since people often refer to the same 
entity with synonyms or abbreviations that might be confusing. Thus, entity expressions 
might be differentiated from entity categories. Whereas the former are the actual 
linguistic expressions, i.e. words and phrases used to identify the target, the latter are 
the unique entities to be extracted. Similarly, when referring to aspect, a distinction 
must be made between aspect expression and aspect category. Entity or aspect 
categorization is the sub-task that groups these expressions into categories. 
Entity and aspect expressions are considered explicit when they are nouns and 
noun phrases: for instance, the phrase “picture quality” would be an explicit aspect 
expression. In contrast, they are considered implicit when they are not nouns and noun 
phrases, but verbs or adjectives: e.g. the adjective “expensive”, which implicitly refers 
to the aspect “price”. 
Finally, considering Liu’s definition of opinion as a quintuple, given an opinion 
document d, the goal of the analysis becomes the following six-task framework: entity 
extraction and categorization, aspect extraction and categorization, opinion holder 
extraction and categorization, time extraction and categorization, aspect sentiment 
classification and opinion quintuple generation. 
 
 
1.3 Polarity classification: document and sentence level 
 
The basic task of sentiment analysis is polarity classification or sentiment 
polarity classification, which “occurs when a piece of text stating an opinion on a single 
issue is classified as one of two opposing sentiments” (Cambria et al. 2013: 16). Most 
of the work in this area has been conducted on reviews, which are easier to evaluate 
than, for instance, political speeches, and in which polarity is often defined by users

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Sentiment Analysis: Polarity Classification of TripAdvisor's Hotel Reviews

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Informazioni tesi

  Autore: Chiara Martino
  Tipo: Tesi di Laurea Magistrale
  Anno: 2016-17
  Università: Università degli Studi di Bologna
  Facoltà: Lingue straniere per la comunicazione internazionale
  Corso: Language, Society and Communication
  Relatore: Fabio Tamburini
  Lingua: Inglese
  Num. pagine: 67

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Parole chiave

hotel
linguistica computazionale
recensioni
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sentiment analysis
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polarityclassification

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