Vi presenterar två metoder för att bestämma den känsla som uttrycks i en filmrecension. Den semantiska inriktningen på en granskning kan vara positiv, negativ eller neutral. Vi undersöker valenceshifters effekt på klassificeringen av recensionerna. Vi undersöker tre typer av valenceshifters: negations, intensifierare och förminskare. Negationer används för att vända den semantiska polariteten hos en viss term, medan intensifierare och avmattare används för att öka respektive minska i vilken grad en term är positiv eller negativ. Den första metoden klassificerar recensioner baserat på antalet positiva och negativa termer de innehåller. Vi använder General Inquirer för att identifiera positiva och negativa termer, såväl som negationstermer, intensifierare och förminskare. Vi använder också positiva och negativa termer från andra källor, inklusive en ordbok av synonymskillnader och en mycket stor Web corpus. För att beräkna corpus-baserade semantiska orienteringsvärden för termer använder vi deras associationspoäng med en liten grupp av positiva och negativa termer. Vi visar att en förlängning av terminsräkningsmetoden med kontextuella valenceshifters förbättrar klassificeringens noggrannhet. Den andra metoden använder en maskininlärningsalgoritm, Support Vector Machines. Vi börjar med unigramfunktioner och lägger sedan till bigrams som består av en valenceshifter och ett annat ord. Klassificeringens noggrannhet är mycket hög, och valenceshifter bigrams förbättrar den något. De egenskaper som bidrar till den höga noggrannheten är orden i listorna över positiva och negativa termer. Tidigare arbete fokuserade på antingen terminsräkningsmetoden eller Maskininlärningsmetoden. Vi visar att kombinera de två metoderna uppnår bättre resultat än någondera metoden ensam.
REF kontrollera tre typer av CVS: negativa, intensifierare, och minskare och lägga till deras valence skiftande bigrams som ytterligare funktioner.
Sentiment Classification of Movie Reviews Using Contextual Valence Shifters
{'venue': 'Computational Intelligence', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}