I detta dokument fokuserar vi på yttrandets inriktning på utvinning som en del av yttrandets gruvuppgift. Vi modellerar problemet som en informationsextrahering uppgift, som vi behandlar baserat på villkorliga slumpmässiga fält (CRF). Som baslinje använder vi den övervakade algoritmen av Zhuang et al. (2006), som representerar toppmoderna uppgifter om de anställda. Vi utvärderar algoritmerna utförligt på datauppsättningar från fyra olika domäner kommenterade med enskilda opinionsbildare på en meningsnivå. Dessutom undersöker vi resultatet av vårt CRF-baserade tillvägagångssätt och grundscenariot i ett enda och ett övergripande åsiktsmål. Vårt CRF-baserade tillvägagångssätt förbättrar prestandan med 0,077, 0,126, 0.071 och 0,178 när det gäller F-mätning vid endomänextraktion inom de fyra områdena. I crossdomain inställning vår strategi förbättrar prestandan med 0,409, 0,242, 0,294 och 0,343 när det gäller F-mätare över baslinjen.
Jakob och Gurevych använde villkorliga slumpmässiga fält (CRF) för att träna översyn meningar från olika domäner för domänoberoende extraktion REF.
Extracting Opinion Targets in a Single and Cross-Domain Setting with Conditional Random Fields
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}