Att bestämma polariteten i ett känslosamt uttryck kräver mer än en enkel bag-of-words strategi. I synnerhet kan ord eller beståndsdelar i uttrycket interagera med varandra för att ge en viss övergripande polaritet. I detta dokument ser vi sådana subsentiella interaktioner mot bakgrund av kompositionssemantik, och presenterar en ny inlärningsbaserad metod som införlivar strukturell inferens motiverad av kompositionssemantik i inlärningsprocessen. Våra experiment visar att (1) enkla heuristik baserade på kompositionssemantik kan prestera bättre än inlärningsbaserade metoder som inte innehåller kompositionssemantik (noggrannhet 89,7% mot 89,1%), men (2) en metod som integrerar kompositionssemantik i lärande presterar bättre än alla andra alternativ (90,7%). Vi anser också att "contentword negators", som inte är så vanliga i tidigare arbeten, spelar en viktig roll när det gäller att bestämma uttrycksnivåpolaritet. Slutligen, i motsats till konventionell visdom, finner vi att uttrycksnivå klassificering noggrannhet minskar enhetligt som ytterligare, potentiellt disambiguing, sammanhang beaktas.
Den polaritet av ett uttryck kan bestämmas baserat på polariteten av dess komponent lexical objekt REF.
Learning with Compositional Semantics as Structural Inference for Subsentential Sentiment Analysis
{'venue': 'Conference On Empirical Methods In Natural Language Processing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}