Khóa luận Tự động đánh giá quan điểm người dùng

ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI ----–²—---- Kiều Thanh Bình TỰ ĐỘNG ĐÁNH GIÁ QUAN ĐIỂM NGƯỜI DÙNG KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP HỆ CHÍNH QUY Ngành: Công Nghệ Thông Tin Hà Nội – 2010 ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI ----–²—---- Kiều Thanh Bình TỰ ĐỘNG ĐÁNH GIÁ QUAN ĐIỂM NGƯỜI DÙNG KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP HỆ CHÍNH QUY Ngành: Công Nghệ Thông Tin GV hướng dẫn: TS. Phạm Bảo Sơn Hà Nội – 2010 Lời mở đầu Với sự bùng nổ của nguồn dữ liệu trên Internet, những bài toán về xử lý thông tin như: trích chọn thông tin, tóm tắt nội dung văn bản v.v… ra đời như một nhu cầu tất yếu. Thông tin trên mạng thường gồm 2 loại: sự việc và quan điểm. Ngược với loại quan điểm, thông tin về sự việc được rất nhiều công cụ giải quyết như máy tìm kiếm, lọc thông tin, … Với thông tin loại quan điểm thì khó và ít hướng tới hơn tuy nhiên xét về mức độ quan trọng thì thông tin loại này cần thiết hơn, nhất là với những công ty buôn bán sản phẩm. Đối với họ, ý kiến đánh giá về sản phẩm mà người dùng đưa ra là quan trọng nhất trong việc điều chỉnh và đưa ra những chiến lược buôn bán hiệu quả. Ra đời như một thiết yếu, hệ thống đánh giá quan điểm người dùng đã được nghiên cứu mạnh mẽ trong mấy năm gần đây và cũng đưa ra được nhiều kết quả đáng mong đợi. Trong đó có phương pháp đưa ra được kết quả khá khả quan như phương pháp sử dụng kết hợp phân lớp dựa trên luật, học giám sát và học máy. Lời cảm ơn Trước tiên, em xin gửi lời cảm ơn sâu sắc nhất đến thầy Phạm Bảo Sơn, người đã không quản vất vả hướng dẫn em trong suốt thời gian làm khóa luận tốt nghiệp vừa qua. Em cũng chân thành cảm ơn mọi người ở phòng HMI lab đặc biệt là anh Nguyễn Bá Đạt đã luôn chỉ bảo mỗi khi em có những vấn đề vướng mắc. Em xin bày tỏ lời cảm ơn sâu sắc đến các thầy cô giáo trong Trường Đại Học Công Nghệ đã tận tình dạy dỗ em suốt bốn năm học qua. Con xin cảm ơn bố, mẹ và gia đình đã luôn bên con, cho con động lực để làm việc tốt hơn. Cảm ơn tất cả bạn bè đã luôn sát cánh cùng tôi. Hà Nội, ngày 20 tháng 5 năm 2010 Kiều Thanh Bình Mục lục Danh sách hình vẽ Hình 1 - Giao diện của GATE 16 Hình 2 - Mô hình kiến trúc của GATE [6] 17 Hình 3 - Giao diện thêm một thành phần tích hợp vào GATE. 20 Hình 4 - Chọn các thành phần cho ứng dụng GATE 21 Hình 5 - Giao diện của Annotation Diff 27 Hình 6 - Giao diện của Corpus Benchmark tool 28 Hình 7 - Minh họa giao diện hệ thống 31 Hình 8 - Những reviews do người dùng đánh giá ở trang tinvadung.vn 33 Hình 9 - Gán nhãn dữ liệu 34 Hình 10 - Mô tả chi tiết hệ thống đánh giá quan điểm người dùng trên GATE 36 Hình 11 - GATE sau khi POS Tag và Lookup 40 Hình 12 - Lỗi do POS Tag ảnh hưởng đến nhận dạng từ 55 Hình 13 - Lỗi do POS tag ảnh hưởng đến tách câu 56 Hình 14 - Lỗi do viết luật ảnh hưởng đến nhận dạng từ 57 Hình 15 – Lỗi do tách câu 58 Danh sách bảng Bảng 1 - Kết quả nhận dạng từ đánh giá trên tập huấn luyện 47 Bảng 2 - Kết quả nhận dạng từ đánh giá trên tập kiểm tra 47 Bảng 3 - Kết quả nhận dạng câu đánh giá trên tập huấn luyện 48 Bảng 4 - Kết quả nhận dạng câu đánh giá trên tập kiểm tra 48 Bảng 5 - Kết quả đánh giá Acer Aspire 3935 trên tập huấn luyện 50 Bảng 6 - Kết quả đánh giá Apple Macbook Air MB543ZPA trên tập huấn luyện 50 Bảng 7 - Kết quả đánh giá Acer Aspire AS4736 trên tập huấn luyện 51 Bảng 8 - Kết quả đánh giá Feature trên tập huấn luyện 51 Bảng 9 - Kết quả đánh giá Dell Inspiron 1210 trên tập kiểm tra 51 Bảng 10 - Kết quả đánh giá Compaq Presario CQ40 trên tập kiểm tra 52 Bảng 11 - Kết quả đánh giá HP Pavilion dv3 trên tập kiểm tra 52 Bảng 12 - Kết quả đánh giá Feature trên tập kiểm tra 53 Chương 1Giới thiệu Hiện nay nền công nghệ càng ngày càng phát triển, đặc biệt với sự ra đời của Web, lượng thông tin trên Web là một kho tàng đồ sộ và nhiệm vụ của chúng ta là làm thế nào để khai thác kho tàng to lớn đó. Chính vì nó quá khổng lồ cho nên lượng thông tin rác cũng rất nhiều, vậy làm thế nào để biết được cái gì là cần thiết và cái gì là dư thừa. Các chuyên ngành như Web mining, NLP (Nature Language Processing), hay Machine Learning đều đi tìm câu trả lời cho câu hỏi đó tuy nhiên chúng cũng chỉ tìm được câu trả lời cho những phần nhỏ của câu hỏi mà thôi. Mỗi người quan tâm một số lĩnh vực, mỗi người cần biết thông tin về một vài thứ mà trên Web thì bao gồm vô vàn thông tin thế nhưng lĩnh vực mà đa số người đều quan tâm, từ những nhà doanh nghiệp đến khách hàng - những người dùng đều quan tâm đó chính là sản phẩm. Người dùng thì quan tâm sản phẩm này có tốt không, sản phẩm kia tốt ở chỗ nào và chỗ nào không tốt. Còn doanh nghiệp thì lại thường quan tâm đến sản phẩm của họ được mọi người tiếp đón thế nào, những điểm nào chưa tốt để họ bổ sung sửa chữa, hay phát huy thêm những điểm người dùng quan tâm … Câu trả lời cho những câu hỏi này nằm trong nghiên cứu về “Opinion Mining” hay còn gọi “phân tích quan điểm người dùng”. Nghiên cứu này của chúng tôi xuất phát từ sự cần thiết của doanh nghiệp và người dùng, sử dụng những công cụ có ích nhất để đánh giá một cách chính xác nhất về sản phẩm. Với mỗi sản phẩm sẽ có những điểm tính năng riêng (Features) và nhiệm vụ của chúng tôi là từ những review, comment, Feedback,… trên nguồn dữ liệu khổng lồ Web để đánh giá xem tính năng của sản phẩm này được mọi người tiếp đón thế nào. Hệ thống của chúng tôi sử dụng dữ liệu từ trên trang Web http//tinvadung.vn làm dữ liệu chuẩn để phát triển và kiểm thử hệ thống. Chúng tôi giải quyết bài toán dựa trên hướng tiếp cận về luật và phân lớp ở mức câu. Ở đây chúng tôi tạm thời chia thành 2 loại đánh giá của người dùng là hướng tích cực (positive) và hướng tiêu cực (negative). Hệ thống của chúng tôi được xây dựng trên nền GATE [3] – là một framework giúp phát triển các thành phần xử lý ngôn ngữ tự nhiên, và được sử dụng với dữ liệu về máy tính (laptop & desktop). Trong tương lai chúng tôi sẽ phát triển hệ thống để đưa ra một thước đo chính xác hơn về những đánh giá và mở rộng thêm với các lĩnh vực khác. Phần còn lại của khóa luận được chia thành 5 chương: Chương 2: Chúng tôi giới thiệu về những hướng tiếp cận cho bài toán tự động đánh giá quan điểm người dùng, những công trình nghiên cứu hiện tại và những thách thức sẽ giải quyết trong tương lai. Chương 3: Chúng tôi giới thiệu một cách tổng quan về khung làm việc GATE, và cách xây dựng một hệ thống tích hợp trong GATE. Chương 4: Chúng tôi mô tả chi tiết hệ thống tự động đánh giá quan điểm người dùng trong văn bản tiếng Việt được xây dựng trên khung làm việc GATE. Chương 5: Chúng tôi đưa ra những kết quả thực nghiệm và phân tích những lỗi vẫn còn tồn tại. Chương 6: Chúng tôi đưa ra những kết luận về hệ thống và hướng phát triển hệ thống trong tương lai. Chương 2Các hướng tiếp cận cho bài toán đánh giá quan điểm Với sự phát triển nhanh chóng của tài nguyên mạng, đặc biệt là những quan điểm trực tuyến (quan điểm sản phẩm, quan điểm phim ảnh,…) nhiều nghiên cứu hiện đang chú trọng vào mảng phân tích ý kiến, cũng được biết đến như mảng đánh giá quan điểm. Đó là một chuyên ngành học mới bao gồm: trích xuất thông tin (IR), xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và ngôn ngữ học máy tính. Hệ thống đánh giá quan điểm thường cố gắng tìm ra những từ, cụm từ chỉ ý kiến, xác định chiều hướng của những từ, cụm từ, sau đó phân lớp câu, đoạn hay toàn bộ tài liệu dựa trên những xu hướng quan điểm đó. Bởi vậy, nhiệm vụ thông thường của hệ thống đánh giá quan điểm bao gồm nhận biết từ, cụm từ chỉ quan điểm và phân loại tài liệu hoặc câu theo các chiều hướng quan điểm. Khác với việc phân loại thể loại hay chủ đề, việc phân loại quan điểm đòi hỏi sự am hiểu về chiều hướng cảm xúc trong bài viết. Một số khía cạnh mang tính thách thức trong đánh giá quan điểm tồn tại trong việc sử dụng những loại từ khác, việc xây dựng thuật ngữ quan điểm, những mức độ quan điểm khác nhau, sự phức tạp của câu chữ, từ ngữ trong những văn cảnh khác nhau, việc phân loại quan điểm trong bài viết phức tạp… Một số phương pháp đã được đề xuất để giải quyết những vấn đề trên, tuy nhiên trong tương lai sẽ có nhiều nghiên cứu hơn nữa nhằm giải quyết triệt để những thách thức đó. 2.1 Xu hướng các cuộc nghiên cứu gần đây Từ cách đây một vài năm, việc đánh giá quan điểm đã trở thành chủ đề nóng giữa các nhà nghiên cứu xử lý ngôn ngữ tự nhiên và trích chọn thông tin. Nhiều nỗ lực lớn dành cho việc nghiên cứu ở mảng này, có khá nhiều các bài báo được xuất bản và những ứng dụng khác nhau có sử dụng hệ thống đánh giá quan điểm được phát triển và đưa vào trong hoạt động thương mại. Mặc dù các ứng dụng dựa trên hệ thống đánh giá quan điểm có mục đích, vấn đề trọng tâm, điểm nổi bật khác nhau; tuy nhiên chúng thường được chia thành 3 phần chính: xác định từ, cụm từ chỉ quan điểm; xác định xu hướng quan điểm và phân loại câu hay văn bản chỉ quan điểm. Ba thành phần cơ bản này cũng là 3 thành phần cơ bản xây dựng trên hệ thống của chúng tôi. 2.1.1 Xác định từ, cụm từ quan điểm Những từ, cụm từ chỉ quan điểm là những từ ngữ được sử dụng để diễn tả cảm xúc, ý kiến người viết; những quan điểm chủ quan đó dựa trên những vấn đề mà anh ta hay cô ta đang tranh luận. Việc rút ra những từ, cụm từ chỉ quan điểm là giai đoạn đầu tiên trong hệ thống đánh giá quan điểm, vì những từ, cụm từ này là những chìa khóa cho công việc nhận biết và phân loại tài liệu sau đó. Ứng dụng dựa trên hệ thống đánh giá quan điểm hiện nay tập trung vào các từ chỉ nội dung câu: danh từ, động từ, tính từ và phó từ. Phần lớn công việc sử dụng từ loại để rút chúng ra (Hu và Liu, 2004a [12]; Turney, 2002 [22]). Việc gán nhãn từ loại cũng được sử dụng trong công việc này, điều này có thể giúp cho việc nhận biết xu hướng quan điểm trong giai đoạn tiếp theo. Những kĩ thuật phân tích ngôn ngữ tự nhiên khác như xóa stopwords, stemming cũng được sử dụng trong giai đoạn tiền xử lý để rút ra từ, cụm từ chỉ quan điểm. 2.1.2 Xác định chiều hướng từ, cụm từ quan điểm Trong phân tích quan điểm, xu hướng của những từ, cụm từ trực tiếp thể hiện quan điểm, cảm xúc của người viết bài. Phương pháp chính để nhận biết xu hướng quan điểm của những từ, cụm từ chỉ cảm nghĩ là dựa trên thống kê hoặc dựa trên từ vựng. Hệ thống của chúng tôi dùng luật để xác định chiều hướng và từ quan điểm cũng chính là phương pháp dựa trên từ vựng. 2.1.2.1 Sử dụng tính từ và phó từ Những hệ thống hiện tại dùng để nhận biết những từ chỉ quan điểm hay xu hướng quan điểm tập trung chủ yếu vào các tính từ và phó từ vì chúng được xem là sự biểu lộ rõ ràng nhất của tính chủ quan (Hatzivassiloglou and McKeown, 1997 [11]; Wiebe and Bruce, 1999 [2]). Hu và Liu (2004a) [12] áp dụng việc gán nhãn từ loại và kĩ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên nhằm rút ra những tính từ cũng như những từ chỉ quan điểm (đã được nói đến ở mục 2.1.1). Sau đó họ xác định những dấu hiệu ở quan điểm về sản phẩm vì phương pháp của họ tập trung vào việc phân loại quan điểm dựa trên những dấu hiệu. Họ định nghĩa một câu mà chứa một hay nhiều dấu hiệu sản phẩm và từ chỉ quan điểm được xem là một câu chỉ quan điểm. Sau đó với mỗi một câu trong dữ liệu chỉ quan điểm, họ rút ra tất cả những tính từ được coi là những từ chỉ quan điểm. Kết quả thực nghiệm việc rút ra những câu đánh giá quan điểm có độ chính xác (precision) khoảng 64.2% và recall là 69.3%. Họ sử dụng WordNet (Fellbaum, 1998 [10]) để xác định các tính từ được rút ra mang chiều hướng tích cực (positive) hay tiêu cực (negative). Trong WordNet, các tính từ được tổ chức thành các cụm từ lưỡng cực; nửa cụm thứ hai phần đầu là từ trái nghĩa của cụm thứ nhất. Mỗi nửa cụm là phần đầu của tập từ đồng nghĩa chính, tiếp theo là tập từ đồng nghĩa kèm theo – nó đại diện cho ngữ nghĩa tương tự như những tính từ quan trọng. Ngược với cách tiếp cận dựa trên từ điển, họ sử dụng định hướng quan điểm của những từ đồng nghĩa và từ trái nghĩa để dự đoán định hướng của các tính từ. Họ bắt đầu với một danh sách khởi đầu gồm 30 tính từ thông dụng được chọn thủ công (bằng tay). Sau đó sử dụng WordNet để dự đoán định hướng của tất cả các tính từ trong danh sách từ quan điểm được rút ra bằng cách tìm kiếm qua cụm lưỡng cực để tìm ra liệu các từ đồng nghĩa hay trái nghĩa có trong danh sách khởi đầu hay không. Một khi định hướng của tính từ được dự đoán, nó sẽ được bổ sung vào danh sách khởi đầu và có thể được sử dụng để xác định định hướng của các tính từ khác. Trong phương pháp này, danh sách khởi đầu sẽ dần tăng lên khi sự định hướng của các tính từ được nhận dạng; và khi nó ngừng gia tăng, tức qui mô của danh sách khởi đầu trùng với qui mô của danh sách từ chỉ quan điểm, thì tất cả định hướng của các tính từ đã được nhận biết và quá trình này kết thúc. Hatzivassiloglou và McKeown (1997) [11] đã dùng một phương pháp để rút trích tự động các thông tin định hướng quan điểm sử dụng các thông tin gián tiếp được thu thập từ tập corpus khổng lồ khi họ chỉ ra rằng những từ điển như Wordnet không bao gồm các thông tin định hướng quan điểm và thiếu sự liên kết trực tiếp giữa các từ đồng nghĩa và trái nghĩa đặc biệt khi chúng phụ thuộc về miền xác định. Đầu tiên, họ rút ra tất cả các cách kết hợp tính từ từ tập corpus với mối liên hệ hình thái học phù hợp. Sau đó họ sử dụng mô hình lặp tuyến tính hóa (log-linear) và kết hợp thông tin từ những cách liên kết khác nhau để xác định liệu hai tính từ được kết hợp có cùng hướng quan điểm hay không. Các tính từ được mô tả trên một đồ thị với giả thuyết có mối liên hệ cùng hay không cùng hướng quan điểm và sau đó được phân ra thành 2 nhóm định hướng nhỏ khác nhau bằng cách sử dụng thuật toán phân cụm (clustering). Cuối cùng họ so sánh tần số xuất hiện trung bình của mỗi nhóm tính từ và gán nhãn là nhóm có tần số xuất hiện cao hơn. Turney (2002) [22] sử dụng thông tin chung giữa 2 từ để phân loại định hướng của các tính từ hay phó từ. Trước khi phân loại quan điểm từ, họ sử dụng POS tagging để rút ra các tính từ và phó từ dựa trên phương pháp tiếp cận của Brill (1994) [1]. Thông tin tương hỗ (PMI) (Church and Hanks, 1989 [4]; Turney, 2001 [21]) là một thước đo mức độ liên hệ về quan điểm giữa 2 từ được sử dụng. Định hướng quan điểm của một từ hay cụm từ sau đó được tính toán theo PMI(x,“excellent”) và PMI(x,“poor”); sau đó từ hay cụm từ đó được phân loại là “positive” nếu nó có độ liên hệ mạnh với “excellent” và “negative” trong trường hợp còn lại. Họ lựa chọn các từ “excellent” và “poor” bởi vì hai từ này được dùng thông dụng để diễn tả các quan điểm cuối cùng của các bài phê bình. Trong hệ thống của chúng tôi, tính từ và phó từ là hai từ loại rất hay được sử dụng trong luật để nhận dạng từ quan điểm. Những từ quan điểm thường tập trung chủ yếu vào hai loại từ này vì vậy càng nhận dạng chính xác được nhiều hai loại từ này hệ thống càng có độ chính xác cao. 2.1.2.2 Sử dụng các động từ Các tính từ và phó từ đóng một vai trò quan trọng trong việc phân tích quan điểm và là các loại từ có lợi thế trong việc nhận biết định hướng và rút ra các từ chỉ quan điểm trong các nghiên cứu hiện nay. Tuy nhiên, các loại từ khác, ví dụ như động từ cũng được sử dụng để diễn tả cảm xúc hay ý kiến trong các bài viết. Nasukawa và Yi (2003) [15] xem xét rằng bên cạnh các tính từ và phó từ, thì các động từ cũng có thể diễn tả quan điểm trong hệ thống đánh giá quan điểm của họ. Họ phân loại các động từ có liên quan đến quan điểm thành 2 loại. Loại thứ nhất trực tiếp thể hiện quan điểm tích cực hay tiêu cực, theo lý giải của họ thì “beat” trong “X beats Y”. Loại thứ hai không thể hiện quan điểm trực tiếp nhưng dẫn đến những quan điểm , giống như “is” trong “X is good”. Họ sử dụng POS tagger dựa trên mô hình Markov (HMM) (Manning and Schutze, 1999 [14]) và phân tích cú pháp nông dựa trên luật (Neff et al., 2003) [16] cho bước tiền xử lý. Sau đó họ phân tích tính phụ thuộc về mặt cú pháp giữa các cụm từ và tìm kiếm các cụm từ có một từ chỉ quan điểm mà nó bổ nghĩa hoặc được bổ nghĩa bởi một thuật ngữ chủ thể. Trong hệ thống của chúng tôi động từ cũng được chúng tôi xét đến nhưng dùng luật để xác định quan điểm và không dùng phân tích cú pháp bởi phân tích cú pháp cho tiếng Việt hiện giờ còn chưa có độ chính xác cao. 2.1.3 Phân lớp câu / tài liệu chỉ quan điểm Việc phân lớp câu / tài liệu chỉ quan điểm là phân loại một câu hay một tài liệu thành các loại ý kiến khác nhau: tích cực (positive) hay tiêu cực (negative), đôi khi ý kiến trung lập cũng được đưa vào. Việc phân lớp câu chỉ quan điểm được áp dụng khi tính đối lập trong mỗi câu thấy rõ, còn việc phân loại tài liệu chỉ quan điểm được áp dụng khi xu hướng quan điểm chung trong toàn bộ tài liệu được nhấn mạnh. Việc nhận biết xu hướng từ / cụm từ chỉ quan điểm được sử dụng trong phân lớp câu / tài liệu như trong Hu và Liu (2004a) [12]; trái lại các tài liệu khác (Pang, 2002 [17]) phân lớp câu / tài liệu chỉ quan điểm không có sự nhận biết của mỗi từ chỉ quan điểm. Hu và Liu (2004a) [12] dự đoán xu hướng câu chỉ quan điểm trong nghiên cứu của họ đối với nhận xét của người dùng. Vì nghiên cứu của họ tập trung vào quan điểm chung về đặc điểm riêng của sản phẩm nên việc phân loại quan điểm đối với mỗi câu có quan điểm được đưa vào sử dụng khi họ cần tập hợp các câu chỉ ý kiến đối với cùng một đặc điểm để tìm ra ý kiến chung về đặc trưng của sản phẩm. Họ sử dụng xu hướng chiếm ưu thế của các từ chỉ quan điểm bằng cách tính theo tính đối lập của chúng để xác định xu hướng của cả câu. Do vậy nếu tổng số các từ chỉ ý kiến tích cực (hay tiêu cực) áp đảo số ý kiến còn lại thì câu đó sẽ được phân loại là theo quan điểm tích cực (hay tiêu cực). Trong trường hợp bằng nhau, xu hướng trung bình của từ chỉ quan điểm sát nhất về đặc trưng sản phẩm hoặc xu hướng của câu chỉ quan điểm trước đó được sử dụng để phân loại. Độ chính xác của họ là 84,2%. Turney (2002) [22] đã sử dụng một thuật toán phi giám sát đơn giản để phân loại quan điểm trong những lĩnh vực khác nhau thành “recommended” hoặc “not recommended”. Và sau đó rút ra các từ / cụm từ chỉ quan điểm dựa trên phương pháp tiếp cận của Hatzivassiloglou và McKeown (1997) [11] và nhận biết xu hướng dựa trên phương pháp của Turney (2001) [21]. Sau đó họ tính toán hướng ngữ nghĩa học trung bình của các từ và cụm từ được rút ra từ toàn bộ bài phê bình. Nếu xu hướng bình quân đó là tích cực thì quan điểm được phân loại là “recommended”, trường hợp ngược lại là “not recommended”. Độ chính xác của thuật toán này là 74,39%. Bước cuối cùng giống như phương pháp tiếp cận của Hu và Liu (2004a) [12] ngoại trừ việc họ phân loại theo toàn bộ tài liệu thay cho từng câu. Trái lại phương pháp tiếp cận của Turney (2002) [22], Pang (2002) [17] sử dụng học máy có giám sát để phân loại những nhận xét về phim ảnh. Không cần phải phân lớp các từ hay cụm từ chỉ quan điểm, họ rút ra những đặc điểm khác nhau của các quan điểm và sử dụng thuật toán Naïve Bayes (NB), Maximum Entropy (ME) và Support Vector Machine (SVM) để phân lớp quan điểm. Phương pháp này đạt độ chính xác từ 78,7% đến 82,9%. Hệ thống của chúng tôi với mục đích dựa trên nhận dạng từ quan điểm để phân loại câu tuy nhiên khác với những câu thông thường. Chúng tôi còn tiến hành tách các câu ghép phức tạp thành các câu đơn đơn giản phục vụ cho việc đánh giá Feature của chúng tôi. 2.2 Những thách thức và công việc có thể trong tương lai Những vấn đề thách thức chính trong đánh giá quan điểm còn tồn tại trong việc sử dụng các từ loại, việc xây dựng các từ ngữ chỉ quan điểm, sự nhập nhằng trong câu phủ định, mức độ của tình cảm (như excellent thì hơn good), các câu / văn bản phức tạp, từ ngữ trong văn cảnh khác nhau,… Một vài hướng tiếp cận đã được đưa ra để giải quyết những vấn đề này và trong tương lai sẽ có nhiều hướng nghiên cứu giải quyết triệt để từng thách thức này. 2.2.1 Các loại từ khác Cho tới nay, phần lớn các công việc đã đạt được trong phân tích quan điểm tập trung vào các từ loại : danh từ, động từ, tính từ và phó từ, đặc biệt là 2 loại từ cuối cùng. Tuy nhiên các loại từ khác cũng có thể mang lại tính hiệu quả trong việc phân loại quan điểm. Ví dụ, các liên từ như “nhưng” nối 2 phần của một câu với nhau nhưng lại nhằm nhấn mạnh phần đằng sau chữ “nhưng”: “bộ phim hay nhưng khó hiểu” có thể được phâ