Detta dokument beskriver vårt bidrag i Opinion Target Extraction OTE och Sentiment Polarity deluppgifter SemEval 2015 ABSA uppgift. En CRF modell med IOB notation har antagits för OTE med flera grupper av funktioner inklusive syntaktiska, lexiska, semantiska, känslor lexicon funktioner. Vår inlämning för OTE rankas som femte över tjugo bidrag. En logistisk regressionsmodell med viktningsschema av positiva och negativa etiketter har använts för känslopolaritet; flera grupper av funktioner (lexikal, syntaktisk, semantisk, lexicon och Z score) extraheras. Vår inlämning för Sentiment Polarity rankas på tredje plats över tio inlagor på restaurangdatasetet, tredje över tretton på datasetet för bärbara datorer, men den första över elva på hotelldatasetet som är out-of-domain set.
En logistisk regressionsmodell med viktningsschema för positiva och negativa etiketter användes för det tredje systemet i uppgiftsrankningen av REF.
Lsislif: CRF and Logistic Regression for Opinion Target Extraction and Sentiment Polarity Analysis
{'venue': 'SemEval@NAACL-HLT', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}