I detta dokument presenteras en parse-and-parafras paradigm för att bedöma graden av känslor för produktrecensioner. Sentiment identifiering har studerats väl, men de flesta tidigare arbete ger binära polariteter endast (positiva och negativa), och polariteten i känslor är helt enkelt omvänd när en negation upptäcks. Utvinningen av lexikala drag som unigram/bigram komplicerar också känsloklassificeringsuppgiften, eftersom språkstruktur som implicit långdistansberoende ofta förbises. I detta dokument föreslår vi en strategi för att extrahera adverbadjektiv-noun-fraser baserade på klausulstruktur som erhålls genom att tolka meningar till en hierarkisk representation. Vi föreslår också en robust allmän lösning för modellering av adverbials bidrag och negation till poängen för graden av känslor. I en ansökan som omfattade utvinning aspekt-baserade fördelar och nackdelar från restaurang recensioner, fick vi en 45% relativ förbättring i återkallande genom användning av tolkningsmetoder, samtidigt förbättra precisionen.
I REF föreslår författarna ett tillvägagångssätt för att extrahera adverb-adjective-nominella fraser baserade på klausulstruktur som erhålls genom att tolka meningar till en hierarkisk representation.
Review Sentiment Scoring via a Parse-and-Paraphrase Paradigm
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}