Detta papper presenterar en tillämpning av PageRank, en slumpmässig-walk modell som ursprungligen utformats för att ranka Web sökresultat, att ranka WordNet synset i termer av hur starkt de har en given semantisk egendom. De semantiska egenskaper vi använder för att exemplifiera tillvägagångssättet är positivitet och negativitet, två egenskaper av central betydelse i känsloanalys. Tanken härrör från observationen att WordNet kan ses som en graf i vilken synset är anslutna genom det binära förhållandet "en term som tillhör synset s k förekommer i synset s i ", och på hypotesen att detta förhållande kan ses som en sändare av sådana semantiska egenskaper. Data för denna relation kan erhållas från eXtended WordNet, en allmänt tillgänglig sensedisambiguated version av WordNet. Vi hävdar att detta förhållande är strukturellt lik förhållandet mellan hyperlänkade webbsidor, och därmed lämpar sig för PageRank analys. Vi rapporterar experimentella resultat som stödjer våra intuitioner.
I förlängningen deras arbete REF, PageRank algoritm tillämpas för att ranka sinnen i termer av hur starkt de är positiva eller negativa.
PageRanking WordNet Synsets: An Application to Opinion Mining
{'venue': '45th Annual Meeting of the Association of Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}