Denna uppsats presenterar en svagt övervakad metod för kinesisk känsloanalys genom att införliva lexikala förkunskaper som erhållits från engelska känslor lexikon genom maskinöversättning. En mekanism införs för att införliva tidigare information om polaritetsbärande ord från befintliga känslolexikon i latent Dirichlet allocation (LDA) där känslomärkning betraktas som ämnen. Experiment på kinesiska produktrecensioner på mobiltelefoner, digitala kameror, MP3-spelare och monitorer visar genomförbarheten och effektiviteten av den föreslagna metoden och visar att den svagt övervakade LDA-modellen utför såväl som övervakade klassificeringar såsom Naive Bayes och Support vektormaskiner med en genomsnittlig noggrannhet på 83% uppnås över totalt 5484 granskningsdokument. Dessutom kan LDA-modellen extrahera högt domänsalienta polaritetsord från text.
REF använde maskinöversättning för att lära sig lexikala förkunskaper om engelska känslor lexikon och införlivade förkunskaper i latent Dirichlet allocation (LDA), där känsloetiketter betraktas som ämnen för känsloanalys.
Exploring English Lexicon Knowledge for Chinese Sentiment Analysis
{'venue': 'Proceedings of the Joint Conference on Chinese Language Processing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}