The web provides a suitable media for users to share opinions on various topics, including consumer products, events or news. In most of such content, authors express different opinions on different features (i.e., aspects) of the topic. It is a common practice to express a positive opinion on one aspect and a negative opinion on another aspect within the same post. Conventional sentiment analysis methods do not capture such details, rather an overall sentiment score is generated. In aspect based sentiment analysis, the opinions expressed for each aspect are extracted separately. To this aim, basically a two-phased approach is used. The first phase is aspect extraction, which is the detection of words that correspond to aspects of the topic. Once aspects are available, the next phase is to match aspects with the sentiment words in the text. In this work, we present a framework for the aspect based sentiment analysis problem on Turkish informal texts. We particularly emphasize the following contributions: for the first phase, improvements for aspect extraction as an unsupervised method, and for the second phase, enhancements for two cases, extracting implicit aspects and detecting sentiment words whose polarity depends on the aspect. Additionally, we present a tool including the implementations of the proposed algorithms, and a GUI to visualize the analysis results. The experiments are conducted on a collection of Turkish informal texts from an online products forum.

中文翻译：

---

基于方面的土耳其非正式文本情感分析框架

网络为用户提供了一种合适的媒体来分享对各种主题的意见，包括消费品、事件或新闻。在大多数此类内容中，作者对主题的不同特征（即，方面）表达了不同的意见。在同一个帖子中对一个方面发表正面意见而对另一个方面发表负面意见是一种常见的做法。传统的情感分析方法不会捕获这些细节，而是生成整体情感分数。在基于方面的情感分析中，为每个方面表达的意见是单独提取的。为了这个目的，基本上使用了一个两阶段的方法。第一阶段是方面提取，即检测与主题方面相对应的词。一旦方面可用，下一阶段是将方面与文本中的情感词进行匹配。在这项工作中，我们提出了一个针对土耳其非正式文本的基于方面的情感分析问题的框架。我们特别强调以下贡献：在第一阶段，改进了作为无监督方法的方面提取，在第二阶段，增强了两种情况，提取隐式方面和检测极性取决于方面的情感词。此外，我们还提供了一个工具，包括所提出算法的实现，以及一个用于可视化分析结果的 GUI。这些实验是对来自在线产品论坛的土耳其语非正式文本集合进行的。作为一种无监督方法的方面提取的改进，以及在第二阶段，两种情况的增强，提取隐式方面和检测极性取决于方面的情感词。此外，我们还提供了一个工具，包括所提出算法的实现，以及一个用于可视化分析结果的 GUI。这些实验是对来自在线产品论坛的土耳其语非正式文本集合进行的。作为一种无监督方法的方面提取的改进，以及在第二阶段，两种情况的增强，提取隐式方面和检测极性取决于方面的情感词。此外，我们还提供了一个工具，包括所提出算法的实现，以及一个用于可视化分析结果的 GUI。这些实验是对来自在线产品论坛的土耳其语非正式文本集合进行的。