Klassiska metoder för känsloklassificering utnyttjar endast textfunktioner i en viss granskning och är inte medvetna om användarens personlighet eller allmänhetens känsla för målprodukten. I detta dokument föreslår vi en modell som exakt kan uppskatta känslan polaritet genom att hänvisa till användaren mildhet och produkt popularitet som beräknas under testning. För avkodning med denna modell antar vi en ungefärlig strategi som kallas "tvåstegsavkodning". Preliminära experimentella resultat på två Realworld dataset visar att vår metod avsevärt förbättrar klassificeringsnoggrannheten över befintliga state-of-the-art metoder.
REF uppskattar känslan polaritet genom att hänvisa till användaren mildhet och produkt popularitet som beräknas under testning.
Modeling User Leniency and Product Popularity for Sentiment Classification
{'venue': 'IJCNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}