Med sentimentklassificering avses uppgiften att automatiskt identifiera om en viss text uttrycker en positiv eller negativ uppfattning om ett ämne. Spridningen av användargenererat webbinnehåll som bloggar, diskussionsforum och online-recensioner har gjort det möjligt att utföra storskalig gruvdrift av den allmänna opinionen. Sentimentmodellering håller således på att bli en kritisk komponent i marknadsintelligens och social medieteknik som syftar till att dra nytta av den kollektiva visdomen hos folkmassor. I detta dokument överväger vi problemet med att lära sig högkvalitativa känslomodeller med minimal manuell övervakning. Vi föreslår ett nytt tillvägagångssätt för att lära av lexikala förkunskaper i form av domänoberoende känslor, i kombination med domänberoende omärkta data och några märkta dokument. Vår modell är baserad på en begränsad icke-negativ tri-faktorisering av termen dokumentmatris som kan implementeras med hjälp av enkla uppdateringsregler. Omfattande experimentella studier visar effektiviteten av vår strategi på en mängd olika verkliga känslor förutsägelser uppgifter.
REF injicerade lexisk förkunskap till icke-negativ matris tri-faktorisering.
A Non-negative Matrix Tri-factorization Approach to Sentiment Classification with Lexical Prior Knowledge
{'venue': 'ACL-IJCNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}