Att bestämma polariteten i ett känslosamt uttryck kräver mer än en enkel bag-of-words strategi. I synnerhet kan ord eller beståndsdelar i uttrycket interagera med varandra för att ge en viss övergripande polaritet. I detta dokument ser vi sådana subsentiella interaktioner mot bakgrund av kompositionssemantik, och presenterar en ny inlärningsbaserad metod som införlivar strukturell inferens motiverad av kompositionssemantik i inlärningsprocessen. Våra experiment visar att (1) enkla heuristik baserade på kompositionssemantik kan prestera bättre än inlärningsbaserade metoder som inte innehåller kompositionssemantik (noggrannhet 89,7% mot 89,1%), men (2) en metod som integrerar kompositionssemantik i lärande presterar bättre än alla andra alternativ (90,7%). Vi anser också att "contentword negators", som inte är så vanliga i tidigare arbeten, spelar en viktig roll när det gäller att bestämma uttrycksnivåpolaritet. Slutligen, i motsats till konventionell visdom, finner vi att uttrycksnivå klassificering noggrannhet minskar enhetligt som ytterligare, potentiellt disambiguing, sammanhang beaktas.
I REF föreslogs en metod för att klassificera en menings känslopolaritet på grundval av kompositionssemantik.
Learning with Compositional Semantics as Structural Inference for Subsentential Sentiment Analysis
{'venue': 'Conference On Empirical Methods In Natural Language Processing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}