Vi introducerar ConnotationWordNet, en connotation lexicon över nätverket av ord i samband med sinnen. Vi formulerar lexikonets induktionsproblem som en kollektiv slutledning över parvis-Markov Random Fields, och presenterar en loody trosförökningsalgoritm för inferens. Den viktigaste aspekten av vår metod är att det är den första enhetliga metoden som tilldelar polariteten av både ord- och sense-level connotations, utnyttja den medfödda bipartite graf struktur kodad i WordNet. Vi presenterar omfattande utvärdering för att visa kvaliteten och nyttan av den resulterande lexikon i jämförelse med befintliga connotation och känslor lexikon.
REF presenterar en enhetlig modell som tilldelar både ord och sinnen konnotationspolariteter.
ConnotationWordNet: Learning Connotation over the Word+Sense Network
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}