På grund av det gemensamma i naturligt språk spelar negation fokus en avgörande roll för en djup förståelse av sammanhanget. Befintliga studier för negation fokuserar dock större på övervakat lärande som är tidskrävande och dyrt på grund av manuell förberedelse av kommenterade corpus. För att ta itu med detta problem föreslår vi en oövervakad ord-topisk grafmodell för att representera och mäta fokuskandidaterna ur både lexiska och ämnesmässiga perspektiv. Dessutom föreslår vi en dokumentkänslig partisk PageRank algoritm för att optimera ranking poäng av fokus kandidater. Utvärdering på *SEM 2012 delade uppgift corpus visar att vår föreslagna metod överträffar den senaste tekniken på negation fokus identifiering.
Medan både CLACs NegFocus och FOC-DET endast använder information inifrån meningen, REF hävdar att kontextuell diskursinformation spelar en avgörande roll i negation fokus identifiering och föreslår en ord-topisk graf modell som använder denna kontextuella information från både lexiska och aktuella perspektiv.
Unsupervised Negation Focus Identification with Word-Topic Graph Model
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}