| Abstract |
Šis maģistra darbs ir veltīts sentimenta analīzes izpētei, izmantojot dabiskās valodas apstrādi, brīvdienu īres vietnes https://www.airbnb.com/ atsauksmēs. Darba autore ir Laura Barkova. Darba mērķis bija izpētīt, cik precīza ir sentimenta analīze, to pielietojot uz brīvdienu īres atsauksmēm, kādi ir galvenie iemesli, kas ietekmē sentimenta analīzes precizitāti un kā rezultātus var interpretēt, lai gūtu labumu pakalpojuma sniedzējam un klientam. Kā arī pielietot divu dažādu veidu modeļus – uz leksiku balstītus modeļus un mašīnmācīšanās modeļus, lai novērtētu, kā tie darbojas uz izvēlētās datu kopas. Mērķa sasniegšanai tika izmantota kombinēta kvantitatīvā un kvalitatīvā pētījuma pieeja. Galvenie rezultāti atklāja, ka sentimenta analīzei jāsastopas ar vairākiem izaicinājumiem – negācijām, daudzvalodību, sarkasma un ironijas noteikšanu. Pielietojot uz leksiku balstītus modeļus, VADER un TextBlob, tika atklāts, ka ļoti liela daļa atsauksmju ir pozitīvas sentimenta atsauksmes, gandrīz 99%. No divām mašīnmācīšanās pieejām, kas tika izmantotas uz izvēlētās datu kopas, SVM algoritms bija nedaudz precīzāks nekā Naive Bayes. Pakalpojumu sniedzēji var analizēt atsauksmes, izmantojot sentimenta analīzi un noteikt, kādas ir konkrētas problēmas pie kā viņiem ir jāpiestrādā, lai uzlabotu savas brīvdienu īres vietas, viņi var salīdzināt tos ar konkurentiem un noteikt galvenās lietas, kuras klienti vērtē visaugstāk. Klienti var iegūt labāku izpratni par to, kurām brīvdienu īres vietām ir visaugstākie reitingi un kas būtu viņiem labākā izvēle. Darbs sastāv no 3 sadaļām, 85 lapaspusēm, 23’521 vārdiem, 65 atsauksmēm un 1 pielikuma. |
