Detta dokument beskriver vårt deltagande i SemEval-2015 Uppgift 12, och åsiktsbrytningssystemet sentiue. Den allmänna tanken är att systemen måste bestämma polariteten i den känsla som uttrycks om en viss aspekt av en målenhet. För slot 1, enhet och attribut kategori detektion, vårt system tillämpar en övervakad maskininlärning klassificerare, för varje etikett, följt av ett urval baserat på sannolikheten för enheten / attribut par, på den domänen. Detektionen av måluttrycket, för slot 2, uppnås genom att använda en katalog med kända mål för varje enhetstyp, kompletterad med namngiven enhetsigenkänning. I yttrandet känsla slot använde vi en 3 klass polaritet klassificerare, med BoW, lemmas, bigrams efter verb, närvaro av polariserade termer, och interpunktion baserade funktioner. Våra resultat för slot 1 bedömdes med precision mellan 57% och 63%, och de varierade mellan 42% och 47%. I känslopolaritet var Sendiues resultatnoggrannhet ungefär 79%, och nådde den bästa poängen i 2 av de 3 domänerna.
I REF beskrivs det åsiktsutvinningssystem som kallas "sentitue", som gör anspråk på att fastställa polariteten i den känsla som uttrycks om en viss aspekt av en målenhet.
Sentiue: Target and Aspect based Sentiment Analysis in SemEval-2015 Task 12
{'venue': 'SemEval@NAACL-HLT', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}