"Vad andra tycker" har alltid varit en viktig information under olika beslutsprocesser. I dag gör människor ofta sina åsikter tillgängliga via Internet, och som ett resultat av detta har webben blivit en utmärkt källa för att samla in konsumenternas åsikter. Det finns nu många webbresurser som innehåller sådana åsikter, t.ex. produktrecensioner forum, diskussionsgrupper, och Bloggar. Men, på grund av den stora mängden information och det stora utbudet av källor, är det i huvudsak omöjligt för en kund att läsa alla recensioner och fatta ett välgrundat beslut om huruvida man ska köpa produkten. Det är också svårt för tillverkaren eller säljaren av en produkt att korrekt övervaka kundernas åsikter. Av denna anledning, gruvdrift kundrecensioner, eller åsiktsutvinning, har blivit en viktig fråga för forskning i webbinformation utvinning. Ett av de viktiga ämnena inom detta forskningsområde är identifieringen av åsiktspolaritet. Yttrandets polaritet uttrycks vanligen med värden "positiva", "negativa" eller "neutrala". Vi föreslår en teknik för att identifiera polaritet av recensioner genom att identifiera polaritet av adjektiv som visas i dem. Vår utvärdering visar att tekniken kan ge exakthet i området på 73%, vilket är långt över de 58%-64% som tillhandahålls av naiva Bayesian klassificerare.
Moghaddam m.fl. REF etablerar polaritet av recensioner genom att identifiera polaritet av adjektiv som visas i dem, med en rapporterad noggrannhet på cirka 10% högre än ren maskininlärning teknik.
Opinion Polarity Identification through Adjectives
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}