Subjektivitet i naturligt språk avser aspekter av språk som används för att uttrycka åsikter, utvärderingar och spekulationer. Det finns många tillämpningar för behandling av naturligt språk för vilka subjektivitetsanalys är relevant, inklusive informationsutdrag och textkategorisering. Målet med detta arbete är att lära sig subjektivt språk från corpora. Subjektivitetskluster genereras och testas, inklusive lågfrekventa ord, samlokaliseringar och adjektiv och verb som identifieras med hjälp av fördelningslikviditet. Funktionerna undersöks också genom att arbeta tillsammans i konsert. De funktioner, som genereras från olika datamängder med hjälp av olika förfaranden, uppvisar konsekvens i prestanda på så sätt att de alla gör bättre och sämre på samma datamängder. Dessutom visar den här artikeln att subjektivitetens densitet i det omgivande sammanhanget starkt påverkar hur troligt det är att ett ord är subjektivt, och det ger resultaten av en anteckningsstudie som bedömer subjektiviteten hos meningar med hög densitet. Slutligen, ledtrådar används för att utföra åsikt styckeigenkänning (en typ av text kategorisering och genre upptäckt) för att visa nyttan av de kunskaper som förvärvats i denna artikel.
I REF identifieras subjektiva språkdrag, såsom lågfrekventa ord, ordkollocationer, adjektiv och verb, från korpora och används i subjektivitetsklassificeringen.
Learning Subjective Language
{'venue': 'Computational Linguistics', 'journal': 'Computational Linguistics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}