Tell me why : uma arquitetura para fornecer explicações sobre revisões

Abstract

What other people think has been always an important part of the process of decision-making. For instance, people usually consult their friends to get an opinion about a book, or a movie or a restaurant. Nowadays, users publish their opinions on collaborative reviewing sites such as IMDB for movies, Yelp for restaurants and TripAdvisor for hotels. Over the time, these sites have built a massive database that connects users, items and opinions expressed by a numeric rating and a free text review that explain why they like or dislike a specific item. But this vast amount of data can hamper the user to get an opinion. Several related work provide a review interpretations to the users. They offer different advantages for various types of summaries. However, they all have the same limitation: they do not provide personalized summaries nor contrasting reviews written by different segments of reviewers. Understanding and contrast reviews written by different segments of reviewers is still an open research problem. Our work proposes a new architecture, called Tell Me Why, which is a project developed at Grenoble Informatics Laboratory in cooperation with Federal University of Rio Grande do Sul to provide users a better understanding of reviews. We propose a combination of text analysis from reviews with mining structured data resulting from crossing reviewer and item dimensions. Additionally, this work performs an investigation of summarization methods utilized in review domain. The output of our architecture consists of personalized statement using Natural Language Generation that explain people’s opinion about a particular item. The evaluation reveal that it is a promising approach and useful in user’s opinion.

O que as outras pessoas pensam sempre foi uma parte importante do processo de tomada de decisão. Por exemplo, as pessoas costumam consultar seus amigos para obter um parecer sobre um livro ou um filme ou um restaurante. Hoje em dia, os usuários publicam suas opiniões em sites de revisão colaborativa, como IMDB para filmes, Yelp para restaurantes e TripAdiviser para hotéis. Ao longo do tempo, esses sites têm construído um enorme banco de dados que conecta usuários, artigos e opiniões expressas por uma classificação numérica e um comentário de texto livre que explicam por que eles gostam ou não gostam de um item. Mas essa vasta quantidade de dados pode prejudicar o usuário a obter uma opinião. Muitos trabalhos relacionados fornecem uma interpretações de revisões para os usuários. Eles oferecem vantagens diferentes para vários tipos de resumos. No entanto, todos eles têm a mesma limitação: eles não fornecem resumos personalizados nem contrastantes comentários escritos por diferentes segmentos de colaboradores. Compreeder e contrastar comentários escritos por diferentes segmentos de revisores ainda é um problema de pesquisa em aberto. Assim, nosso trabalho propõe uma nova arquitetura, chamado Tell Me Why. TMW é um projeto desenvolvido no Laboratório de Informática Grenoble em cooperação com a Universidade Federal do Rio Grande do Sul para fornecer aos usuários uma melhor compreensão dos comentários. Propomos uma combinação de análise de texto a partir de comentários com a mineração de dados estruturado resultante do cruzamento de dimensões do avaliador e item. Além disso, este trabalho realiza uma investigação sobre métodos de sumarização utilizados na revisão de produtos. A saída de nossa arquitetura consiste em declarações personalizadas de texto usando Geração de Linguagem Natural composto por atributos de itens e comentários resumidos que explicam a opinião das pessoas sobre um determinado assunto. Os resultados obtidos a partir de uma avaliação comparativa com a Revisão Mais Útil da Amazon revelam que é uma abordagem promissora e útil na opinião do usuário.