Concept discovery and argument bundles in the web of experiences

Milions de persones interactuen i comparteixen informació cada dia a la Web. Des de converses intranscendents fins a comentaris sobre productes en tendes online, el contingut generat per les persones a la Web és enorme i divers. I entre aquests continguts n'hi ha un particularment interessant:...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autor: Ferrer Aran, Xavier
Tipo de recurso: tesis doctoral
Fecha de publicación:2017
País:España
Institución:Universitat Autònoma de Barcelona
Repositorio:Dipòsit Digital de Documents de la UAB
Idioma:inglés
OAI Identifier:oai:ddd.uab.cat:187000
Acceso en línea:https://ddd.uab.cat/record/187000
Access Level:acceso abierto
Palabra clave:Web
Intel·ligència artificial
Emocions
id ES_ac7742e076470aab1ba2edff2455fa4d
oai_identifier_str oai:ddd.uab.cat:187000
network_acronym_str ES
network_name_str España
repository_id_str
dc.title.none.fl_str_mv Concept discovery and argument bundles in the web of experiences
title Concept discovery and argument bundles in the web of experiences
spellingShingle Concept discovery and argument bundles in the web of experiences
Ferrer Aran, Xavier
Web
Intel·ligència artificial
Emocions
Web
title_short Concept discovery and argument bundles in the web of experiences
title_full Concept discovery and argument bundles in the web of experiences
title_fullStr Concept discovery and argument bundles in the web of experiences
title_full_unstemmed Concept discovery and argument bundles in the web of experiences
title_sort Concept discovery and argument bundles in the web of experiences
dc.creator.none.fl_str_mv Ferrer Aran, Xavier
author Ferrer Aran, Xavier
author_facet Ferrer Aran, Xavier
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Universitat Autònoma de Barcelona. Departament de Ciències de la Computació
Plaza, Enric
Toledo Morales, Ricardo
dc.subject.none.fl_str_mv Web
Intel·ligència artificial
Emocions
Web
topic Web
Intel·ligència artificial
Emocions
Web
description Milions de persones interactuen i comparteixen informació cada dia a la Web. Des de converses intranscendents fins a comentaris sobre productes en tendes online, el contingut generat per les persones a la Web és enorme i divers. I entre aquests continguts n'hi ha un particularment interessant: les experiències. La gent escolta, llegeix i considera les experiències d'altri abans de prendre decisions, com per exemple comprar-se una càmera digital o anar de viatge a algun lloc exòtic. I quan aquestes experiències estan guardades a la Web, són accessibles per un gran nombre de persones. Malauradament, aquest contingut no és fàcilment accessible: Una persona interessada en anar-se'n de vacances a un hotel probablement llegirà unes quantes experiències d'altra gent que ha anat prèviament a aquest hotel per descobrir que n'opinen, però segurament no podrà llegir-les totes. D'aquesta manera ignorarà informació i experiències d'altra gent que li haurien estat profitoses de cara al seu viatge. Així doncs, considerem que hi ha una clara necessitat d'un anàlisis més profund d'aquesta informació continguda en les experiències de persones, per facilitar-ne el seu ús. El nostre enfocament es troba en el context de la Web de les Experiències, i es basa en extreure i adquirir coneixement pràctic d'experiències individuals respecte entitats del món real expressades en forma textual. A més a més, aquest coneixement han de ser tractat i representat de manera que permeti la seva reutilització per altres persones amb diferents interessos i preferències. Aquest procés està dividit en tres parts: Primer, extraiem les paraules més important utilitzades en les experiències de les diferents persones per descriure opinions sobre entitats. Seguidament, utilitzant el conjunt de paraules extretes, les agrupem en conceptes i creem un vocabulari de conceptes, que ens ajuda a descobrir els aspectes més importants de cada entitat segons les experiències viscudes per cada individu. Finalment, utilitzant el vocabulari de conceptes, creem els aplecs d'arguments de cada entitat. Els aplecs d'arguments caracteritzen els pros i els cons de cada entitat, i agreguen el coneixement pràctic extret de les experiències escrites per cada individu. A més amés, demostrem que els aplecs d'arguments, a part de ser útils per a representar el coneixement pràctic de les experiències, permeten fer inferència sobre quina entitat és la més adequada per cada individual, considerant el conjunt de preferències de cada individu. En aquesta tesi avaluem els aplecs d'arguments amb les puntuacions dels productes d'Amazon i les caracteritzacions de les càmeres de Dpreview, una web especialitzada en càmeres digitals. Demostrem com els arguments pro i con dels nostres aplecs d'arguments són molt semblants als presentats a Dpreview, fet que demostra la qualitat dels aplecs creats. Finalment, demostrem que les classificacions (rankings) de productes obtinguts amb la nostra implementació i els de Dpreview són molt semblants, mentre que la classificació donada per Amazon no s'assembla a cap de les altres dues.
publishDate 2017
dc.date.none.fl_str_mv 2
2017-01-01
2017
2017-01-01
dc.type.none.fl_str_mv Tesi doctoral
http://purl.org/coar/resource_type/c_db06
VoR
http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
dc.type.openaire.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
format doctoralThesis
dc.identifier.none.fl_str_mv https://ddd.uab.cat/record/187000
url https://ddd.uab.cat/record/187000
dc.language.none.fl_str_mv Inglés
eng
language_invalid_str_mv Inglés
language eng
dc.rights.none.fl_str_mv open access
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.rights.openaire.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
rights_invalid_str_mv open access
http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Dipòsit Digital de Documents de la UAB
instname:Universitat Autònoma de Barcelona
instname_str Universitat Autònoma de Barcelona
reponame_str Dipòsit Digital de Documents de la UAB
collection Dipòsit Digital de Documents de la UAB
repository.name.fl_str_mv
repository.mail.fl_str_mv
_version_ 1869416357536202752
spelling Concept discovery and argument bundles in the web of experiencesFerrer Aran, XavierWebIntel·ligència artificialEmocionsWebMilions de persones interactuen i comparteixen informació cada dia a la Web. Des de converses intranscendents fins a comentaris sobre productes en tendes online, el contingut generat per les persones a la Web és enorme i divers. I entre aquests continguts n'hi ha un particularment interessant: les experiències. La gent escolta, llegeix i considera les experiències d'altri abans de prendre decisions, com per exemple comprar-se una càmera digital o anar de viatge a algun lloc exòtic. I quan aquestes experiències estan guardades a la Web, són accessibles per un gran nombre de persones. Malauradament, aquest contingut no és fàcilment accessible: Una persona interessada en anar-se'n de vacances a un hotel probablement llegirà unes quantes experiències d'altra gent que ha anat prèviament a aquest hotel per descobrir que n'opinen, però segurament no podrà llegir-les totes. D'aquesta manera ignorarà informació i experiències d'altra gent que li haurien estat profitoses de cara al seu viatge. Així doncs, considerem que hi ha una clara necessitat d'un anàlisis més profund d'aquesta informació continguda en les experiències de persones, per facilitar-ne el seu ús. El nostre enfocament es troba en el context de la Web de les Experiències, i es basa en extreure i adquirir coneixement pràctic d'experiències individuals respecte entitats del món real expressades en forma textual. A més a més, aquest coneixement han de ser tractat i representat de manera que permeti la seva reutilització per altres persones amb diferents interessos i preferències. Aquest procés està dividit en tres parts: Primer, extraiem les paraules més important utilitzades en les experiències de les diferents persones per descriure opinions sobre entitats. Seguidament, utilitzant el conjunt de paraules extretes, les agrupem en conceptes i creem un vocabulari de conceptes, que ens ajuda a descobrir els aspectes més importants de cada entitat segons les experiències viscudes per cada individu. Finalment, utilitzant el vocabulari de conceptes, creem els aplecs d'arguments de cada entitat. Els aplecs d'arguments caracteritzen els pros i els cons de cada entitat, i agreguen el coneixement pràctic extret de les experiències escrites per cada individu. A més amés, demostrem que els aplecs d'arguments, a part de ser útils per a representar el coneixement pràctic de les experiències, permeten fer inferència sobre quina entitat és la més adequada per cada individual, considerant el conjunt de preferències de cada individu. En aquesta tesi avaluem els aplecs d'arguments amb les puntuacions dels productes d'Amazon i les caracteritzacions de les càmeres de Dpreview, una web especialitzada en càmeres digitals. Demostrem com els arguments pro i con dels nostres aplecs d'arguments són molt semblants als presentats a Dpreview, fet que demostra la qualitat dels aplecs creats. Finalment, demostrem que les classificacions (rankings) de productes obtinguts amb la nostra implementació i els de Dpreview són molt semblants, mentre que la classificació donada per Amazon no s'assembla a cap de les altres dues.Millions of people interact and share interesting information every day in the Social Web. From daily conversations to comments about products in e-commerce sites, the content generated by people in these sites is huge and diverse. Among the wide diversity of user-contributed content on the web, there is a particular kind that has the potential of being put to good use by intelligent systems: human experiences. People very often use other people's experiences before making decisions, and when these kind of human experiences are expressed and recorded on the web, they can be shared with by large number of people. Nevertheless sometimes this content is not easily accessible, so a person trying to book a hotel may read a few reviews over a few hotels - but cannot possibly read them all. There is a clear need for an in-depth analysis of this kind of information, based on textual expressions of human particular experiences. Our approach, in the framework of the Web of Experiences, aims at acquiring practical knowledge from individual experiences with entities in the real world expressed in textual form. Moreover, this knowledge has to be represented in a way that facilitates the reuse of the experiential knowledge by other individuals with different preferences. Our approach has three stages: First, we extract the most salient set of aspects used by the individuals to describe their experiences with the entities in a domain. Second, using the set of extracted aspects, we group them in concepts to create a concept vocabulary that models the set of issues addressed in the reviews. Third, using the vocabulary of concepts, we create a bundle of arguments for each entity. An argument bundle characterizes the pros and cons of an entity, aggregating practical knowledge from judgments written by individuals with different biases and preferences. Moreover, we show how argument bundles allow us to define the notions of user query and the satisfaction degree of a bundle by a user query, proving that argument bundles are not only capable of representing practical knowledge but they are also useful to perform inference given a set of user preferences specified in a query. We evaluate the argument bundles of our approach with the Amazon score ratings and the camera characterizations of Dpreview. We show that pro and con arguments are very close to those listed in Dpreview. Evaluating entity rankings, we show that Dpreview and our approach give congruent rankings, while Amazon's is not congruent neither with Dpreview's or ours.Universitat Autònoma de Barcelona. Departament de Ciències de la ComputacióPlaza, EnricToledo Morales, Ricardo 22017-01-0120172017-01-01Tesi doctoralhttp://purl.org/coar/resource_type/c_db06VoRhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85info:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdfhttps://ddd.uab.cat/record/187000reponame:Dipòsit Digital de Documents de la UABinstname:Universitat Autònoma de BarcelonaInglésengopen accesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Aquest document està subjecte a una llicència d'ús Creative Commons. Es permet la reproducció total o parcial, la distribució, i la comunicació pública de l'obra, sempre que no sigui amb finalitats comercials, i sempre que es reconegui l'autoria de l'obra original. No es permet la creació d'obres derivades.https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessoai:ddd.uab.cat:1870002026-06-06T12:50:31Z
score 15.300724

Similares en LA Referencia