De senaste lösningarna för sensibiliseringsanalys har baserats på metoder för urval av funktioner som sträcker sig från lexikonbaserade metoder där uppsättningen funktioner genereras av människor, till metoder som använder allmänna statistiska mått där egenskaper väljs enbart på empiriska bevis. Fördelen med statistiska tillvägagångssätt är dock att de är helt automatiska, men ofta misslyckas de med att skilja funktioner som för känslor från dem som inte gör det. I detta dokument föreslår vi en uppsättning nya system för urval av funktioner som använder en innehålls- och syntaxmodell för att automatiskt lära sig en uppsättning funktioner i ett granskningsdokument genom att skilja de enheter som granskas från de subjektiva uttryck som beskriver dessa enheter i termer av polariteter. Genom att enbart fokusera på de subjektiva uttrycken och ignorera väsen, kan vi välja mer framträdande funktioner för dokument-nivå känsloanalys. Resultaten från användningen av dessa funktioner i en maximal entropiklassning är konkurrenskraftiga med de senaste maskininlärningsstrategierna.
REF närmade sig uppgiften att välja funktioner för känsloanalys med hjälp av en innehålls- och syntaxmodell, HMM-LDA, för att skilja enheterna i ett granskningsdokument från de potentiellt känslobärande modulerna.
Feature Selection for Sentiment Analysis Based on Content and Syntax Models
{'venue': 'Proceedings of the 2nd Workshop on Computational Approaches to Subjectivity and Sentiment Analysis (WASSA 2.011)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}