Denna studie presenterar en ny strategi för problemet med systemportabilitet över olika domäner: ett känsloanmärkningssystem som integrerar en corpus-baserad klassificerare tränad på en liten uppsättning kommenterade in-domändata och ett lexicon-baserat system utbildat på WordNet. Tidningen undersöker utmaningarna med systemportabilitet över domäner och textgenrer (filmrecensioner, nyheter, bloggar och produktrecensioner), belyser de faktorer som påverkar systemets prestanda på data utanför domäner och smallset in-domain, och presenterar ett nytt system som består av ensemblen av två klassiatorer med precisionsbaserad röstviktning, vilket ger betydande förbättringar i noggrannhet och återkallande över den corpus-baserade klassificeringen och det lexicon-baserade systemet som tas individuellt.
På samma sätt presenterar REF ett tillvägagångssätt där en regelbaserad klassificering baserad på en polaritetslexikon och en övervakad klassificerare som är utbildad på in-domändata kombineras.
When Specialists and Generalists Work Together: Overcoming Domain Dependence in Sentiment Tagging
{'venue': 'Annual Meeting Of The Association For Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}