De flesta textklassificeringar närmar sig modelltext enbart på lexikal- och syntaktisk nivå, utan att vara robusta och förklarande. I uppgifter som känsloanalys kan sådana metoder leda till begränsad effektivitet om de texter som ska klassificeras består av en rad argument. I detta dokument hävdar vi att även en ytlig modell av argumenteringen av en text möjliggör en effektiv och mer robust klassificering, samtidigt som den ger intuitiva förklaringar av klassificeringsresultaten. Här tillämpar vi denna idé till övervakad förutsägelse av känslor poäng för recensioner. Vi kombinerar befintliga metoder från känsloanalys med nya funktioner som jämför den övergripande argumentationsstrukturen i den givna granskningstexten med en lärd uppsättning gemensamma känsloflödesmönster. Vår utvärdering inom två områden visar nyttan av att modellera argumentation för textklassificering i termer av effektivitet och robusthet.
Däremot fångar vi översiktens övergripande struktur i REF genom att mäta likheten mellan ett givet flöde och kända känsloflödesmönster.
Modeling Review Argumentation for Robust Sentiment Analysis
{'venue': 'COLING', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}