Förutsägelser om finansmarknaden och andra syften. Forskare har utvecklat flera lexiska resurser-inklusive WordNet-Affect (W NA) 1 och SentiWordNet 2 -för olika åsikter-mining uppgifter, men de flesta är ofullständiga och bullriga (se "Lexical Resources" sidofältet). I synnerhet är SenticNet 3 en konceptbaserad resurs som innehåller 5,732 enords- eller flerordskoncept tillsammans med en kvantitativ polaritetspoäng i intervallet från −1 till +1; exempelbegrepp och poäng inkluderar "förvärring" (−0.925), "komplett mål" (+0.967), "och december" (+0.111). Det är dock ofta önskvärt att ha en mer komplett resurs som innehåller affektiva etiketter för begreppen samt polaritetspoäng. För närvarande är den viktigaste lexiska resursen för att upptäcka känslor i naturligt språk texter WNA, som tilldelar känslor etiketter till ord-till exempel, "wrath" (fara), "nausea" (disgust) och "triumph" (joy). WNA, dock, har ett litet antal ord och ger bara kvalitativ affektiv information och en känsla etikett men inte kvantitativ information om känslornas intensitet. Vårt mål var att skapa en resurs som är ett resultat av att automatiskt slå samman SenticNet T han Internet innehåller viktig information om sina användares åsikter och känslor. Utvinning av sådana ostrukturerade webbdata är känd som åsiktsutvinning och känsloanalys, ett nyligen och explosionsartat växande forskningsområde som allmänt används för marknadsföring, kundservice,
Soujanya Poria et.al REF presenterade SenticNet-metoden tillsammans med affektiva etiketter för konceptbaserad åsiktsutvinning.
Enhanced SenticNet with Affective Labels for Concept-Based Opinion Mining
{'venue': 'IEEE Intelligent Systems', 'journal': 'IEEE Intelligent Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}