Aspect based opinion can be divided

Aspect based opinion can be divided into two main tasks: Aspect extraction and aspect opinion classification (Annisa et al., 2019; Hu & Liu, 2004). While aspect extraction tries to find a set of criteria for identifying what aspect of hotel guest are interest in, aspect opinion classification classifies guest’s opinion into positive or negative (Hu & Liu, 2004). To mine opinion of guest, using to main approaches including: machine learning and natural language processing.

Kết quả (Việt) 1:

Ý kiến ​​dựa trên khía cạnh có thể được chia thành hai nhiệm vụ chính: Trích xuất khía cạnh và phân loại ý kiến ​​khía cạnh (Annisa et al., 2019; Hu & Liu, 2004). Trong khi việc trích xuất khía cạnh cố gắng tìm ra một bộ tiêu chí để xác định khía cạnh nào mà khách hàng quan tâm đến thì việc phân loại ý kiến ​​theo khía cạnh lại phân loại ý kiến ​​của khách thành tích cực hay tiêu cực (Hu & Liu, 2004). Khai thác ý kiến ​​của khách, sử dụng các phương pháp chính bao gồm: machine learning và xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

Kết quả (Việt) 2:

Ý kiến dựa trên khía cạnh có thể được chia thành hai nhiệm vụ chính: trích xuất khía cạnh và phân loại ý kiến khía cạnh (Annisa et al., 2019; Hu và Liu, 2004). Khi trích xuất khía cạnh cố gắng tìm ra một bộ tiêu chí để xác định khía cạnh nào mà khách hàng của khách sạn quan tâm, phân loại ý kiến khía cạnh phân loại ý kiến của khách thành tích cực hoặc tiêu cực (Hu&Liu, 2004). Để khai thác ý kiến của khách, các phương pháp chính được sử dụng bao gồm: học máy và xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

Kết quả (Việt) 3:

dựa trên quan điểm có thể được chia thành hai nhiệm vụ chính: chiết xuất và phân loại quan điểm (annisa et al., 2019; Hu, Liu (2004). Trong khi đó, việc tìm ra một bộ tiêu chuẩn để xác định những khía cạnh nào mà khách hàng của khách sạn quan tâm, quan điểm của khách hàng được phân loại thành tích cực hoặc tiêu cực (Hu và Lưu, 2004). để khai thác ý kiến của khách hàng, các phương pháp chính bao gồm: học máy và xử lý ngôn ngữ tự nhiên.