Abstrakt. Negation och kontrastövergång är två typer av språkliga fenomen som allmänt används för att vända känslan polaritet vissa ord och meningar. I detta dokument föreslår vi ett tillvägagångssätt för att införliva deras klassificeringsinformation i vårt känsloklassificeringssystem: För det första klassificerar vi meningar i känslor som är omvända och icke-omvända delar. Sedan, representera dem som två olika påsar-av-ord. För det tredje, presentera tre allmänna strategier för klassificering med två-bag-of-words modellering. Vi samlar in en storskalig produktrecensioner med fem domäner och genomför våra experiment på dem. De experimentella resultaten visar att införandet av information om både negation och kontrastövergång är effektivt och presterar robust bättre än traditionell maskininlärning (baserat på en-bag-of-words modellering) inom fem olika områden.
I REF föreslogs först en metod för att klassificera varje mening i en text till en polaritetsoförändrad del och en polaritetsförändrad del enligt vissa regler, för att sedan representera dem som två påsar för känsloklassificering.
Sentiment Classification Considering Negation and Contrast Transition
{'venue': 'PACLIC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}