Utdrag från opinionsbildare är en av de viktiga deluppgifterna i analysen av känslor. Den faktiska upptäckten av en opinionsbildare är beroende av att man tar hänsyn till olika tecken på olika representationsnivåer, även om de är svåra att formulera uttryckligen som kännetecken. I detta arbete föreslår vi att använda konvolutionskärnor för den uppgift som identifierar meningsfulla fragment av sekvenser eller träd själva. Vi undersöker inte bara hur olika nivåer av information effektivt kan kombineras i olika kärnor utan också hur omfattningen av dessa kärnor ska väljas. I allmänhet väljs de två kandidatenheter som anses vara involverade i ett förhållande ofta att vara gränser för sekvenser och träd. Definitionen av gränser i åsiktsinnehavarens utdrag är dock mindre okomplicerad eftersom det kan finnas flera uttryck vid sidan av den sökande som kan komma i fråga för att vara en gräns.
I känsloanalys, denna metod har framgångsrikt tillämpats på yttrande innehavaren utdrag REF.
Convolution Kernels for Opinion Holder Extraction
{'venue': 'Human Language Technologies: The 2010 Annual Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}