Diskussionsforum online utgör en kraftfull kommunikationsplattform för enskilda användare att utbyta information, utbyta idéer och uttrycka åsikter om en mängd olika ämnen. Att förstå människors åsikter i sådana forum är en viktig uppgift eftersom resultaten kan användas på många sätt. Det är dock en utmanande uppgift på grund av den informella språkanvändningen och den dynamiska karaktären hos online-samtal. I detta dokument föreslår vi en ny metod för att identifiera deltagarnas överenskommelser eller oenighet i en fråga genom att utnyttja informationen i varje tjänst. Vår föreslagna metod avser först varje post i sitt lokala sammanhang, sedan aggregerar posterna för att uppskatta en deltagares övergripande position. Vi har undersökt användningen av känslor, emotionella och långvariga egenskaper för att förbättra riktigheten av automatisk överenskommelse och oenighet klassificering. Våra experimentella resultat har visat att aggregering av lokala positioner över poster ger bättre resultat än icke-aggregering baslinjer när man identifierar användarnas globala positioner i en fråga.
REF använde olika känslo-, emotionella och durationella egenskaper för att upptäcka lokala och globala (dis)överenskommelser i diskussionsforum.
Unifying Local and Global Agreement and Disagreement Classification in Online Debates
{'venue': 'Proceedings of the 3rd Workshop in Computational Approaches to Subjectivity and Sentiment Analysis', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}