Abstract Sentiment analys, även kallad opinionsbrytning, är en form av informationsutvinning från text av växande forskning och kommersiellt intresse. I denna artikel presenterar vi våra maskininlärningsexperiment med avseende på känsloanalys i blogg, recension och forumtexter som finns på World Wide Web och som är skrivna på engelska, nederländska och franska. Vi tränar från en uppsättning exempel meningar eller uttalanden som manuellt kommenteras som positiva, negativa eller neutrala med avseende på en viss enhet. Vi är intresserade av de känslor som människor uttrycker när det gäller vissa konsumtionsprodukter. Vi lär oss och utvärderar flera klassificeringsmodeller som kan konfigureras i en kaskadpipeline. Vi måste ta itu med flera problem, som är den bullriga karaktären hos inmatningstexterna, tillskrivningen av stämningen till en viss enhet och den lilla storleken på träningssetet. Vi lyckas identifiera positiva, negativa och neutrala känslor för den enhet som övervägs med ca. 83% noggrannhet för engelska texter baserat på unigram funktioner förstärkt med språkliga funktioner. De exakta resultaten av behandlingen av de nederländska och franska texterna är ca. 70 respektive 68 % på grund av den större variationen av språkliga uttryck som oftare avviker från standardspråk, vilket kräver mer utbildningsmönster. Dessutom ger våra experiment oss insikter i överförbarheten av de lärda modellerna över domäner och språk. En väsentlig del av artikeln undersöker betydelsen av aktiva inlärningstekniker för att minska antalet exempel som ska kommenteras manuellt.
Ett undantag är Boiy och Moens Ref som studerade möjligheten att överföra en inlärd klassifikationsmodell över domäner och språk.
A machine learning approach to sentiment analysis in multilingual Web texts
{'venue': 'Information Retrieval', 'journal': 'Information Retrieval', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}