Att svara på opinionsfråga är en utmanande uppgift för behandling av naturligt språk. I detta dokument diskuterar vi en nödvändig komponent för ett system för att besvara en åsiktsfråga: skilja åsikter från fakta, både på dokument- och meningsnivå. Vi presenterar en Bayesian klassificerare för att skilja mellan dokument med en övervägande av åsikter såsom redaktioner från vanliga nyheter, och beskriver tre oövervakade, statistiska tekniker för den betydligt svårare uppgiften att upptäcka åsikter på straffnivå. Vi presenterar också en första modell för att klassificera meningar som positiva eller negativa när det gäller det huvudsakliga perspektiv som uttrycks i yttrandet. Resultat från en stor samling nyheter och en mänsklig utvärdering av 400 meningar rapporteras, vilket tyder på att vi uppnår mycket hög prestanda i dokumentklassificeringen (uppåt 97% precision och återkallande), och respektabla prestanda när det gäller att upptäcka åsikter och klassificera dem på meningsnivå som positiva, negativa eller neutrala (upp till 91% noggrannhet).
I andra relaterade arbeten har Yu och Hatzivassiloglou REF presenterat arbete med att skilja mellan åsikter och fakta på både menings- och dokumentnivå.
Towards Answering Opinion Questions: Separating Facts From Opinions And Identifying The Polarity Of Opinion Sentences
{'venue': 'Conference On Empirical Methods In Natural Language Processing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}