Το 11ο Ελληνικό Συνέδριο Τεχνητής Νοημοσύνης παρουσιάστηκε διαδικτυακά το διάστημα μεταξύ 2-4 Σεπτεμβρίου 2020. Στα συνέδρια του SETN, Έλληνες αλλά και διεθνείς επιστήμονες της τεχνητής νοημοσύνης, παρουσιάζουν πρωτότυπα και υψηλής ποιότητας ερευνητικά έργα σε νέα και καινοτόμα θέματα της Τεχνητής Νοημοσύνης.
O senior data scientist, Κωνσταντίνος Κοροβέσης, παρουσίασε την τελευταία ερευνητική μας εργασία με θέμα “Leveraging aspect-based sentiment prediction with textual features and document metadata”. Η συγκεκριμένη εργασία είναι το αποτέλεσμα συλλογικής αλλά και μακροχρόνιας συνεργασίας με την Ερευνητική Ομάδα Ευφυούς Αλληλεπίδρασης (Intelligent Interaction Research Group), του Τμήματος Πολιτισμικής Τεχνολογίας και Επικοινωνίας του Πανεπιστημίου Αιγαίου.
Aspect-based sentiment prediction is a specific area of sentiment analysis that models the sentiment of a text excerpt as a multi-dimensional quantity pertaining to various interpretations, rather than a scalar one, that admits a single explanation. Extending earlier work, the said task is examined as a part of a unified architecture that collects, analyzes and stores documents from various online sources, including blogs & social network posts. The obtained data are processed at various levels; initially, a hybrid, attention-based bi-directional long short-term memory network, coupled with convolutional layers, is used to extract the textual features of the document. Following, an additional number of document metadata are also examined, such as the number of repetitions, the existence, type and frequency of emoji ideograms and, especially, the presence of keywords, assigned either manually (e.g. in the form of hashtags) or automatically. All of the aforementioned features are subsequently provided as input to a fully-connected, multi-layered, feed-forward artificial neural network that performs the final prediction task. The overall approach is tested on a large corpus of documents, with encouraging results.
Comments are closed.