I det här dokumentet presenterar vi ett valförutsägelsesystem (Crystal) baserat på webbanvändares åsikter publicerade på en valförutsägelse webbplats. Med tanke på en förutsägelse meddelande, Crystal först identifierar vilket parti meddelandet förutspår att vinna och sedan aggregerar förutsägelse analys resultat av en stor mängd åsikter för att projicera valresultatet. Vi samlar tidigare val förutsägelser meddelanden från webben och automatiskt bygga en guld standard. Vi fokuserar på att fånga lexiska mönster som människor ofta använder när de uttrycker sina prediktiva åsikter om ett kommande val. För att förutsäga valresultat tillämpar vi SVM-baserat handledt lärande. För att förbättra prestandan föreslår vi en ny teknik som generaliserar n-grams funktionsmönster. Experimentella resultat visar att Crystal signifikant överträffar flera baslinjer samt en icke-generaliserad n-gram metod. Crystal förutspår framtida val med 81,68% noggrannhet.
Specifikt identifierar REF vilken politisk kandidat som förväntas vinna genom ett yttrande som läggs ut på en anslagstavla och aggregerade yttranden för att korrekt förutsäga ett valresultat.
Crystal: Analyzing Predictive Opinions on the Web
{'venue': '2007 Joint Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing and Computational Natural Language Learning (EMNLP-CoNLL)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}