Vi föreslår en maskininlärning baserad metod för känsloklassificering av meningar med hjälp av ordnivå polaritet. Ordens polariteter i en mening är inte alltid desamma som meningens, eftersom det kan finnas polaritetsskiftare såsom negationsuttryck. Den föreslagna metoden modellerar polaritetsskiftarna. Vår modell kan tränas på två olika sätt: ordmässigt och meningsmässigt lärande. Vid meningsbaserat lärande kan modellen tränas så att förutsägelsen om meningspolariteter ska vara korrekt. Modellen kan också kombineras med funktioner som används i tidigare arbeten som påse-of-words och n-gram. Vi visar empiriskt att vår metod nästan alltid förbättrar resultatet av känsloklassificeringen av meningar, särskilt när vi bara har små mängder träningsdata.
REF föreslog en maskininlärningsmetod för att hantera känslopolaritetsreversering.
Learning to Shift the Polarity of Words for Sentiment Classification
{'venue': 'Proceedings of the Third International Joint Conference on Natural Language Processing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}