Abstract-Sentiment analys eller åsiktsutvinning syftar till att använda automatiserade verktyg för att upptäcka subjektiv information såsom åsikter, attityder och känslor som uttrycks i text. I detta dokument föreslås en ny probabilistisk modelleringsram som kallas gemensam känslo-topic (JST) modell baserad på latent Dirichlet allocation (LDA), som upptäcker känslor och ämne samtidigt från text. En reparameteriserad version av JST-modellen som kallas Reverse-JST, som erhållits genom att vända sekvensen av känslor och ämnesgenerering i modelleringsprocessen, studeras också. Även om JST är likvärdig med Reverse-JST utan en hierarkisk tidigare, omfattande experiment visar att när känslor tidigare läggs till, JST presterar konsekvent bättre än Reverse-JST. Till skillnad från övervakade metoder för känsloklassificering som ofta inte ger tillfredsställande prestanda när man byter till andra domäner, gör JST:s svagt övervakade karaktär den mycket portabel till andra domäner. Detta verifieras av de experimentella resultaten på datauppsättningar från fem olika domäner där JST-modellen till och med överträffar befintliga semiövervakade metoder i vissa av datauppsättningarna trots att de inte använder några märkta dokument. Dessutom är de ämnen och ämnesuppfattningar som upptäcks av JST verkligen sammanhängande och informativa. Vi tror att JST-modellen lätt kan möta efterfrågan på storskalig känsloanalys från webben på ett öppet sätt.
År 2012, Lin et al. införde den svagt övervakade gemensamma Eleven-topic (JST) detekteringsmodellen REF.
Weakly Supervised Joint Sentiment-Topic Detection from Text
{'venue': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'journal': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}