I detta dokument presenteras en huvudstrategi för känsloklassificering baserad på information om frekvens och samtidig förekomst som samlats in från World Wide Web. Innehållsorden i en rubrik (nouns, verb, adverbs och adjektiv) extraheras för att bilda olika påse med ordpar med glädje, avsky, rädsla, ilska, sorg och överraskande känslor. För varje par beräknar vi det ömsesidiga informationsresultat som erhålls från webbhändelserna av en känsla och innehållsorden. Vår strategi bygger på hypotesen att en grupp ord som samexisterar i många dokument med en given känsla är mycket troliga att uttrycka samma känslor.
REF extraherar en del av talet (POS) från rubriker för att skapa olika påse med ord par med sex känslor och beräkna för varje par den ömsesidiga informationen Score.
UA-ZBSA: A Headline Emotion Classification through Web Information
{'venue': 'Fourth International Workshop on Semantic Evaluations (SemEval-2007)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}