Den gemensamma uppgiften på Aspect baserad Sentiment Analysis fokuserar främst på gruvdrift relevant information från tusentals online-recensioner tillgängliga för en populär produkt eller tjänst. I detta dokument rapporterar vi våra arbeten om aspekttermextrahering och känsloklassificering med avseende på vårt deltagande i den gemensamma uppgiften SemEval-2014. Aspekten extraktion metod är baserad på övervakad lärande algoritm, där vi använder olika klassificeringar, och slutligen kombinera sina resultat med hjälp av en majoritet röstningsteknik. För känsloklassificering använder vi Random Forest classifier. Vårt system för aspektterm extraktion visar F-poäng på 72,13% och 62,84% för restauranger och bärbara datorer recensioner, respektive. På grund av vissa tekniska problem utvärderades inte vår underkastelse om känsloklassificering. Men vi utvärderar det inlämnade systemet med samma utvärderingsmått, och det visar noggrannheten på 67,37% respektive 67,07% för restauranger och bärbara datorer recensioner, respektive.
Deepak Kumar Gupta REF föreslog ett ensemblesystem med olika klassificeringar och kombinerade dem med hjälp av majoritetsröstningsteknik.
IITP: Supervised Machine Learning for Aspect based Sentiment Analysis
{'venue': 'SemEval@COLING', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}