Detta papper presenterar en enkel oövervakad lärande algoritm för att klassificera recensioner som rekommenderas (tummar upp) eller inte rekommenderas (tummar ner). Klassificeringen av en översyn förutses av den genomsnittliga semantiska orienteringen av fraserna i recensionen som innehåller adjektiv eller adverbs. En fras har en positiv semantisk orientering när den har goda associationer (t.ex. "subtle nyanser") och en negativ semantisk orientering när den har dåliga associationer (t.ex. "mycket cavalier"). I detta dokument beräknas en frass semantiska inriktning som den ömsesidiga informationen mellan den givna frasen och ordet "utmärkt" minus den ömsesidiga informationen mellan den givna frasen och ordet "dålig". En recension klassas som rekommenderad om den genomsnittliga semantiska orienteringen för dess fraser är positiv. Algoritmen uppnår en genomsnittlig noggrannhet på 74% när den utvärderas på 410 recensioner från Epinions, provtagna från fyra olika domäner (recensioner av bilar, banker, filmer och resedestinationer). Noggrannheten varierar från 84% för bilrecensioner till 66% för filmrecensioner.
REF predikerar stämningsorienteringen av en recension genom den genomsnittliga semantiska orienteringen av fraserna i recensionen som innehåller adjektiv eller adverbs, som betecknas som den semantiska orienterade metoden.
Thumbs Up Or Thumbs Down? Semantic Orientation Applied To Unsupervised Classification Of Reviews
{'venue': 'Annual Meeting Of The Association For Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}