Opinionsökning är en uppgift att öka intresset för socialt liv och akademisk forskning, vilket är att hitta relevanta och opinionsbildande dokument enligt en användares fråga. En av de viktigaste frågorna är hur man kombinerar ett dokuments åsiktspoäng (rankningen av i vilken utsträckning det är subjektivt eller objektivt) och ämnesrelevanspoäng. Nuvarande lösningar för att dokumentera rangordning i opinionsbildning är i allmänhet ad-hoc linjär kombination, som saknar teoretisk grund och noggrann analys. I detta dokument fokuserar vi på lexikonbaserad opinionshämtning. En ny generationsmodell som förenar ämnesrelevans och opinionsbildning genom en kvadratisk kombination föreslås i detta dokument. Med denna modell fungerar den relevansbaserade rankningen som viktningsfaktorn för den lexikonbaserade rankningsfunktionen, som i huvudsak skiljer sig från den populära heuristiska linjära kombinationsmetoden. Effekten av olika känsloordlistor diskuteras också. Experimentella resultat på TREC-bloggdata visar den föreslagna enhetliga modellens betydande effektivitet. Förbättringar på 28,1 % och 40,3 % har uppnåtts i form av MAP respektive p@10. Slutsatsen är inte begränsad till bloggmiljön. Förutom den enhetliga generationsmodellen, ett annat bidrag är att vårt arbete visar att i yttrandet hämtning uppgift, en Bayesian strategi för att kombinera flera rankningsfunktioner är överlägsen att använda en linjär kombination. Det är också tillämpligt på andra resultatomklassificeringstillämpningar i liknande scenario.
I REF, M. Zhang et al. föreslog att användningen av quadratic kombination för att kombinera flera ranking funktioner är överlägsen att använda en linjär kombination.
A generation model to unify topic relevance and lexicon-based sentiment for opinion retrieval
{'venue': "SIGIR '08", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}