Minería y resumen de opiniones de clientes

Los comerciantes que venden productos en la Web a menudo piden a sus clientes que revisen los productos que han comprado y los servicios asociados. A medida que el comercio electrónico se vuelve cada vez más popular, el número de opiniones de clientes que recibe un producto crece rápidamente. Para un producto popular, el número de opiniones puede ser de cientos o incluso miles. Esto dificulta que un cliente potencial las lea para tomar una decisión informada sobre si comprar el producto. También dificulta que el fabricante del producto haga un seguimiento y gestione las opiniones de los clientes. Para el fabricante, existen dificultades adicionales porque muchos sitios de comerciantes pueden vender el mismo producto y el fabricante normalmente produce muchos tipos de productos. En esta investigación, nuestro objetivo es extraer y resumir todas las opiniones de clientes sobre un producto. Esta tarea de resumen es diferente del resumen textual tradicional porque solo extraemos las características del producto sobre las cuales los clientes han expresado sus opiniones y si las opiniones son positivas o negativas. No resumimos las opiniones seleccionando un subconjunto ni reescribiendo algunas de las oraciones originales para capturar los puntos principales como en el resumen clásico de texto. Nuestra tarea se realiza en tres pasos: (1) extraer características del producto que hayan sido comentadas por los clientes; (2) identificar oraciones de opinión en cada reseña y decidir si cada oración de opinión es positiva o negativa; (3) resumir los resultados. Este artículo propone varias técnicas novedosas para realizar estas tareas. Nuestros resultados experimentales usando opiniones de varios productos vendidos en línea demuestran la efectividad de las técnicas.