With the popularity of online shopp

With the popularity of online shopping it is increasingly becoming important for manufacturers and service providers to ask customers to review their product and associated service. Typically the number of customer reviews that a product receives grows rapidly and can be in hundreds or even thousands. This makes it difficult for a potential customer to decide whether to buy the product or not. It is also difficult for the manufacturer of the product to keep track and manage customer opinions. Opinion mining is an emerging field that classifies a user opinion into positive and negative reviews. In this paper it is proposed to develop a methodology using word score based on Singular Value Decomposition by modeling a custom corpus for a given topic in which opinion mining has to be performed. Bayes Net and decision tree induction algorithms are used to classify the opinions.

Results (Vietnamese) 1:

với sự phổ biến của mua sắm trực tuyến nó ngày càng trở nên quan trọng cho các nhà sản xuất và nhà cung cấp dịch vụ để yêu cầu khách hàng để xem xét sản phẩm của họ và dịch vụ liên quan. thường của số ý kiến ​​khách hàng về một sản phẩm nhận được phát triển nhanh chóng và có thể là trong hàng trăm hoặc thậm chí hàng ngàn. điều này làm cho nó khó khăn cho một khách hàng tiềm năng để quyết định có nên mua sản phẩm hay không.nó cũng là khó khăn cho các nhà sản xuất của sản phẩm để theo dõi và quản lý ý kiến ​​khách hàng. khai thác ý kiến ​​là một lĩnh vực đang nổi lên mà phân loại ý kiến ​​người sử dụng vào đánh giá tích cực và tiêu cực.trong bài viết này đó là đề xuất để phát triển một phương pháp sử dụng số điểm từ dựa trên số ít phân hủy giá trị của mô hình một ngữ liệu tuỳ chỉnh cho một chủ đề nhất định, trong đó khai thác ý kiến ​​phải được thực hiện. các thuật toán Bayes mạng và quyết định cây cảm ứng được sử dụng để phân loại các ý kiến.

Results (Vietnamese) 2:

Ngày với sự phổ biến của mua sắm trực tuyến đó càng trở nên quan trọng đối với nhà sản xuất và nhà cung cấp dịch vụ yêu cầu khách hàng để xem lại các sản phẩm và dịch vụ liên quan. Thường đánh giá khách hàng một sản phẩm nhận được số phát triển nhanh chóng và có thể trong hàng trăm hoặc thậm chí hàng ngàn. Điều này làm cho nó khó khăn cho một khách hàng tiềm năng để quyết định mua sản phẩm hay không. Nó cũng là khó khăn cho các nhà sản xuất của sản phẩm để tiếp tục theo dõi và quản lý các ý kiến khách hàng. Quan điểm khai thác là một lĩnh vực đang nổi lên mà phân loại một ý kiến người sử dụng vào đánh giá tích cực và tiêu cực. Trong bài báo này, nó được đề xuất để phát triển một phương pháp sử dụng từ điểm dựa trên số ít giá trị phân hủy bởi mô hình hóa một corpus tuỳ chỉnh cho một chủ đề nhất định trong đó khai thác mỏ ý kiến đã được thực hiện. Mạng Bayes và quyết định cây cảm ứng thuật toán được sử dụng để phân loại các ý kiến.