Automatiskt identifiera polaritet av ord är en mycket viktig uppgift i Natural Language Processing. Den har tillämpningar inom textklassificering, textfiltrering, analys av produktgranskning, analys av svar på enkäter och diskussioner om gruvdrift online. Vi föreslår en metod för att identifiera ords polaritet. Vi tillämpar en Markov slumpmässig promenad modell till en stor ordrelaterbarhet graf, producerar en polaritet uppskattning för varje givet ord. En viktig fördel med modellen är dess förmåga att exakt och snabbt tilldela varje ord ett polaritetstecken och magnitud. Metoden kan användas både i en semi-övervakad miljö där en utbildning uppsättning märkta ord används, och i en oövervakad miljö där en handfull frön används för att definiera de två polaritetsklasserna. Metoden testas experimentellt med hjälp av en manuellt märkt uppsättning positiva och negativa ord. Det överträffar toppmoderna metoder i den halvövervakade miljön. Resultaten i den oövervakade inställningen är jämförbara med de bästa rapporterade värdena. Den föreslagna metoden är dock snabbare och behöver inte en stor corpus.
Hassan och Radev REF presenterade en Markov slumpmässig gångmodell över ett ordrelaterbarhet diagram för att producera en känsla uppskattning för ett givet ord.
Identifying Text Polarity Using Random Walks
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}