@Article{, title={Semantic Analysis based Customer Reviews Feature Extraction}, author={Ghaidaa A. Bilal and Rasha N. Sha`llan}, journal={Journal of University of Babylon مجلة جامعة بابل}, volume={25}, number={3}, pages={802-813}, year={2017}, abstract={A set of customers’ reviews about restaurants has been analyzed syntactically and semantically for deducing syntactic, contextual and semantic features to leverage the textual similarity metrics. In this paper an approach for rule based extracting semantic features from customer’s reviews have been proposed. The features were extracted based on the knowledge base, co-occurrence and distributional similarity among the reviews’ aspects and descriptors. The approach was applied on the Yelp academic challenges dataset and the results have shown encouraging performance.

قد تم تحليل مجموعة من آرآء العملاء عن المطاعم نحويا لغويا واستنتاج الخصائص النحوية، والدلالية السياقية ثم الاستفادة منها لتكون مقاييس التشابه. في هذه الورقة قد استخدم طريقة الظهور المشترك وطرق التشابة المعتمدة على معجم البيانات (The Word Net) وطرق التشابه الموزعة لأستخراج خصائص دلالية للاسماء المستخلصة من الاراء وتوصيفاتها aspects ) descriptors)،والتي اشتقت من خلال بناء قواعد نحوية تم تهيئتها لهذا الغرض .النتائج كانت مشجعة جدا للاستثمار في مختلف مجالات تعدين النص. تم استخدام بيانات تم توفيرها من قبل Yelp.com} }