Placering dokument eller meningar enligt både ämne och känsla relevans bör tjäna en kritisk funktion för att hjälpa användare när ämnen och känslor polariteter i den riktade texten inte uttryckligen anges, som ofta är fallet på webben. I detta dokument föreslår vi flera modeller för insamling av information om känslor inom ramen för probabilistiska språkmodeller, under förutsättning att en användare både inputs fråga termer som uttrycker ett visst ämne och även anger en känsla polaritet på något sätt. Vi kombinerar konceptrelevansmodeller och ämnesrelevansmodeller med modellparametrar som uppskattas utifrån träningsdata, med tanke på ämnets beroende av känslan. Våra experiment visar att våra modeller är effektiva.
Eguchi och Lavrenko REF föreslog flera modeller för insamling av information om känslor inom ramen för probabilistiska språkmodeller, förutsatt att användarna är villiga att ange känslornas polaritet när de skriver in frågetermer.
Sentiment Retrieval Using Generative Models
{'venue': 'Conference On Empirical Methods In Natural Language Processing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}