Extração de opiniões utilizando a correspondência de léxicos baseada no modelo oculto de Markov

Atualmente existe um grande número de produtos disponíveis em vários sítios Web para negociação. Para conhecer o produto o vendedor ou o fabricante pede frequentemente aos seus clientes que partilhem as suas opiniões e experiências sobre os produtos que adquiriram. Infelizmente é uma tarefa muito complicada analisar todos os comentários e decidir se o produto está à altura do nível de satisfação do cliente ou não. O principal problema com estes comentários de avaliação é gerir todos esses comentários e criar uma forma resumida e significativa de avaliação quer represente um sentido positivo ou feedback sobre o produto quer seja negativo ou neutro. Assim a principal tarefa é construir um dicionário de entidades a partir destas avaliações. Este livro centra-se na criação de um modelo para o Lexicon Matching utilizando o Hidden Markov Model (HMM) e o Fuzzy K-Means Clustering. Os resultados indicam que o sistema HMM treinado é muito promissor na execução das tarefas desejadas e alcançou a máxima precisão e exatidão possíveis no caso do Lexicon Matching.