Abstract-Automatisk klassificering av känslor är viktigt för många tillämpningar som opinionsbrytning, opinionssammanfattning, kontextuell reklam och marknadsanalys. Typiskt, känsloklassificering har modellerats som problemet med att träna en binär klassificerare med hjälp av recensioner annoterade för positiva eller negativa känslor. Känslor uttrycks dock på olika sätt inom olika områden, och det är kostsamt att notera korpora för alla möjliga intresseområden. Använda en känsla klassificerare tränas med hjälp av märkta data för en viss domän för att klassificera känslan av användarrecensioner på en annan domän ofta resulterar i dålig prestanda eftersom ord som förekommer i tåget (källa) domän kanske inte visas i test (mål) domänen. Vi föreslår en metod för att komma till rätta med detta problem i klassificeringen av gränsöverskridande känslor. För det första skapar vi en känslokänslig distributions-thesaurus med hjälp av märkta data för källdomänerna och omärkta data för både käll- och måldomäner. Sentimentkänslighet uppnås i tesaurusen genom att inkorporera dokumentnivåkänslor i de sammanhang vektorer som används som grund för att mäta den fördelningsmässiga likheten mellan ord. Därefter använder vi den skapade tesaurusen för att utöka funktionen vektorer under tåg- och testtider i en binär classifier. Den föreslagna metoden överträffar avsevärt många utgångsvärden och avkastningsresultat som är jämförbara med tidigare föreslagna cross-domain sense klassificeringsmetoder på en referensdatauppsättning som innehåller Amazon användarrecensioner för olika typer av produkter. Vi genomför en omfattande empirisk analys av den föreslagna metoden för anpassning av domäner med en och flera källor, oövervakad och övervakad domänanpassning och många liknande åtgärder för att skapa den känslokänsliga tesaurusen. Dessutom visar våra jämförelser mot SentiWordNet, en lexisk resurs för ordpolaritet, att den skapade känslokänsliga tesaurusen exakt fångar ord som uttrycker liknande känslor.
REF föreslog en cross-domain stämningsklassificering genom att gruppera olika ord som uttrycker samma känsla i en och samma tesaurus och i viss mån lösa problemet med missmatchning i klassificeringen av cross-domain-känslor.
Cross-Domain Sentiment Classification Using a Sentiment Sensitive Thesaurus
{'venue': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'journal': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}