Den uppfattning som fångas i den åsyftade texten ger intressant och värdefull information för sociala medietjänster. På grund av språklig representations komplexitet och mångfald är det dock svårt att bygga upp en ram som ger en sådan känsla. Vi föreslår ett halvövervakat ramverk för att skapa ett domänspecifikt känslolexikon och dra slutsatser om känslor på segmentnivå. Vårt ramverk kan kraftigt minska den mänskliga ansträngningen att bygga ett domänspecifikt känslolexikon med hög kvalitet. Särskilt, i vår utvärdering, arbetar med bara 20 manuellt märkta recensioner, genererar det en domän-specifik känsla lexikon som ger viktade genomsnittliga FMät vinster på 3%. Vår känsloklassificeringsmodell uppnår ungefär 1% större noggrannhet än en toppmodern metod baserad på elementära diskursenheter.
I REF föreslogs ett halvövervakat ramverk för att generera ett domänspecifikt känslolexikon för att minska den mänskliga ansträngningen för att bygga upp ett domänspecifikt känslolexikon av hög kvalitet.
ReNew: A Semi-Supervised Framework for Generating Domain-Specific Lexicons and Sentiment Analysis
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}