Compreensão do Boca-a-Boca: Mineração de Aspecto-opinião Centradas em Entidades Multimodal em Mídias Sociais

A maioria das abordagens existentes em mineração de aspecto-opinião foca no domínio de texto e não pode ser aplicada a mídias sociais onde os aspectos são essencialmente multimodais e as opiniões dependem dos aspectos específicos. Para abordar o problema da mineração multimodal de aspecto-opinião para entidades, aproveitando múltiplas fontes de coleta cruzada em mídias sociais, neste artigo propomos um modelo multimodal de aspecto-opinião (mmAOM) que considera tanto fotos geradas por usuários quanto documentos textuais para capturar simultaneamente correlações entre modalidades textuais e visuais, assim como associações entre aspectos e opiniões. Ao identificar os aspectos e as opiniões correspondentes relacionadas às entidades, aplicamos o mmAOM na visualização de associações de entidades e na recuperação de aspecto-opinião multimodal. Realizamos extensos experimentos em conjuntos de dados do mundo real de entidades, incluindo fotos do Flickr, avaliações do Tripadvisor e artigos da mídia. Resultados de avaliação qualitativa e quantitativa validaram a eficácia do modelo de mineração multimodal de aspecto-opinião e demonstraram a utilidade dos aspectos e opiniões derivados do mmAOM em aplicações de visualização de associação de entidades e recuperação de aspecto-opinião.