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  Discovering the language of wine reviews: A text mining account

Lefever, E., Hendrickx, I., Croijmans, I., Van den Bosch, A., & Majid, A. (2018). Discovering the language of wine reviews: A text mining account. In N. Calzolari, K. Choukri, C. Cieri, T. Declerck, S. Goggi, K. Hasida, et al. (Eds.), Proceedings of the Eleventh International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC 2018) (pp. 3297-3302). Paris: LREC.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0001-21C6-A Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0003-BC10-7
Genre: Konferenzbeitrag

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:
8562720.pdf (Verlagsversion), 170KB
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Datei-Permalink:
https://hdl.handle.net/21.11116/0000-0001-6276-C
Name:
8562720.pdf
Beschreibung:
-
OA-Status:
Sichtbarkeit:
Öffentlich
MIME-Typ / Prüfsumme:
application/pdf / [MD5]
Technische Metadaten:
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Copyright Datum:
2018
Copyright Info:
-
Lizenz:
https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/

Externe Referenzen

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externe Referenz:
http://www.lrec-conf.org/proceedings/lrec2018/pdf/496.pdf (Ergänzendes Material)
Beschreibung:
-
OA-Status:

Urheber

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 Urheber:
Lefever, Els1, Autor
Hendrickx, Iris2, Autor
Croijmans, Ilja2, 3, Autor           
Van den Bosch , Antal2, 4, Autor
Majid, Asifa2, 5, Autor           
Affiliations:
1Language and Translation Technology Team, Ghent University, Belgium, ou_persistent22              
2Center for Language Studies , External Organizations, ou_55238              
3International Max Planck Research School for Language Sciences, MPI for Psycholinguistics, Max Planck Society, Nijmegen, NL, ou_1119545              
4Meertens Institute, Amsterdam, The Netherlands, ou_persistent22              
5Research Associates, MPI for Psycholinguistics, Max Planck Society, Wundtlaan 1, 6525 XD Nijmegen, NL, ou_2344700              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: It is widely held that smells and flavors are impossible to put into words. In this paper we test this claim by seeking predictive patterns in wine reviews, which ostensibly aim to provide guides to perceptual content. Wine reviews have previously been critiqued as random and meaningless. We collected an English corpus of wine reviews with their structured metadata, and applied machine learning techniques to automatically predict the wine's color, grape variety, and country of origin. To train the three supervised classifiers, three different information sources were incorporated: lexical bag-of-words features, domain-specific terminology features, and semantic word embedding features. In addition, using regression analysis we investigated basic review properties, i.e., review length, average word length, and their relationship to the scalar values of price and review score. Our results show that wine experts do share a common vocabulary to describe wines and they use this in a consistent way, which makes it possible to automatically predict wine characteristics based on the review text alone. This means that odors and flavors may be more expressible in language than typically acknowledged.

Details

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Sprache(n): eng - English
 Datum: 20182018
 Publikationsstatus: Online veröffentlicht
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: Expertenbegutachtung
 Identifikatoren: URN: http://hdl.handle.net/1854/LU-8562718
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: 11th International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC 2018)
Veranstaltungsort: Miyazaki,Japan
Start-/Enddatum: 2018-05-07 - 2018-05-12

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: Proceedings of the Eleventh International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC 2018)
Genre der Quelle: Konferenzband
 Urheber:
Calzolari, Nicoletta, Herausgeber
Choukri, Khalid, Herausgeber
Cieri, Christopher, Herausgeber
Declerck, Thierry, Herausgeber
Goggi, Sara, Herausgeber
Hasida, Koiti, Herausgeber
Isahara, Hitoshi, Herausgeber
Maegaard, Bente, Herausgeber
Mariani, Joseph, Herausgeber
Mazo, Hélène, Herausgeber
Moreno, Asuncion, Herausgeber
Odijk, Jan, Herausgeber
Piperidis, Stelio, Herausgeber
Tokunaga, Takenobu, Herausgeber
Affiliations:
-
Ort, Verlag, Ausgabe: Paris : LREC
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 3297 - 3302 Identifikator: ISBN: 979-10-95546-00-9