Analyse de sentiment basée sur les aspects vietnamiens

L'Analyse de Sentiment Basée sur les Aspects Vietnamienne (VABSa) vise à identifier et extraire des aspects spécifiques d'opinions et de tendances de sentiment à partir du texte pour évaluer les retours d'expérience précis des utilisateurs sur des produits ou des services. Cette tâche a été améliorée grâce à la construction d'un système d'annotation rigoureux, conduisant à la création du jeu de données UIT-ViSFD, qui comprend 11 122 avis d'e-commerce mobile, fournissant une référence pour la recherche. Une méthode basée sur l'architecture Bi-LSTM avec des plongements de mots fastText a obtenu des scores F1 de 84,48 % et 63,06 % pour l'identification des aspects et la classification des sentiments, respectivement, surpassant les systèmes traditionnels d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond. Cette réalisation a facilité le développement du système de veille sociale SA2SL, offrant un soutien important pour l'aide à la décision intelligente des entreprises.