Vi beskriver en förlängning av tekniken för automatisk identifiering och märkning av känslouttryck som beskrivs i och Turney och Littman (2002). Deras grundläggande antagande är att känslouttryck av liknande inriktning tenderar att samexistera på dokumentnivå. Vi lägger till ett andra antagande, nämligen att känslouttryck av motsatt inriktning tenderar att inte samexistera på straffnivå. Detta ytterligare antagande gör det möjligt för oss att identifiera känslobärande termer på ett mycket tillförlitligt sätt. Vi använder sedan dessa nyidentifierade termer i olika scenarier för känsloklassificering av meningar. Vi visar att vårt tillvägagångssätt överträffar Turneys ursprungliga tillvägagångssätt. Att kombinera vårt tillvägagångssätt med en Naive Bayes bootstrappningsmetod ger ytterligare en liten förbättring av klassificeringsprestandan. Vi jämför slutligen våra resultat med precision och återkalla siffror som kan erhållas på samma datauppsättning med märkta data.
REF letade efter adjektiv som inte förekom samtidigt på straffnivå.
Automatic Identification Of Sentiment Vocabulary: Exploiting Low Association With Known Sentiment Terms
{'venue': 'Workshop On Feature Engineering For Machine Learning In Natural Language Processing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}