Resumen

La información está explotando en la web a un ritmo exponencial, y las reseñas de películas en línea en la web son una fuente sustancial de información para los usuarios en línea. Sin embargo, los usuarios escriben millones de reseñas de películas de forma regular, y no es posible para los usuarios condensar las reseñas. La clasificación y resumen de las reseñas es una tarea difícil en lingüística computacional. Por lo tanto, se demanda un método automático para resumir la gran cantidad de reseñas de películas, y este método permitirá a los usuarios distinguir rápidamente entre las características positivas y negativas de una película. Este trabajo ha propuesto un método de clasificación y resumen para reseñas de películas. Para la clasificación de reseñas de películas, se utiliza la técnica de extracción de características de bolsa de palabras para extraer unigramas, bigramas y trigramas como un conjunto de características a partir de los documentos de reseña dados y representar los documentos de reseña como un vector. A continuación, se emplea el algoritmo de Naive Bay

• Materias:Big Data Segmentación de líneas Tráfico de red Reconocimiento de entidad Esquema de programación
• Subjects:Big Data Line segmentation Network traffic Entity recognition Programming scheme
• Palabras claves:Información; Web; Crítica de películas; Clasificación; Resumen; Aprendizaje automático
• Keywords:Information; Web; Movie review; Classification; Summarization; Machine learning