Polaritet klassificering av åsikter meningar med både positiva och negativa känslor 1 är en viktig utmaning i känsloanalys. Denna uppsats presenterar en ny oövervakad metod för att upptäcka intra-sentence nivå diskurs relationer för att eliminera polaritet tvetydigheter. För det första definierades ett diskursschema med diskurser om polaritet empiriskt baserat på retorisk strukturteori (RST). Sedan, en liten uppsättning av cuefras-baserade mönster användes för att samla ett stort antal diskursa instanser som senare konverterades till semantiska sekventiella representationer (SSR). Slutligen, en oövervakad metod användes för att generera, väga och filtrera nya SSRs utan köfraser för att känna igen samtalsrelationer. Experimentella resultat visade att de föreslagna metoderna inte bara effektivt erkände de definierade diskursrelationerna utan också uppnådde betydande förbättringar genom att integrera diskursinformation i polaritetsklassificeringen på meningsnivå.
REF använde semantiska sekventiella representationer för att känna igen RST-baserade diskursen relationer för att eliminera intra-sentence polaritet tvetydigheter.
Unsupervised Discovery of Discourse Relations for Eliminating Intra-sentence Polarity Ambiguities
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}