I detta dokument presenterar vi det system vi har utvecklat för SemEval-2014 Task 4 tillägnad Aspect-Based Sentiment Analysis. Systemet bygger på en robust parser som ger information för att mata olika klassificeringar med språkliga funktioner som är avsedda för aspektkategorier och aspektkategorier polaritetsklassificering. Vi presenterar främst det arbete som har gjorts på restaurangdomän 1 för de fyra deluppgifterna, aspekten term och kategori upptäckt och aspekten term och kategori polaritet.
Det system som föreslås i REF är baserat på en robust tolk som tillhandahåller information för att mata klassificerare för Support Vector Machine (SVM) med språkliga funktioner som är avsedda för aspektkategorier och aspektkategorier polaritetsklassificering.
XRCE: Hybrid Classification for Aspect-based Sentiment Analysis
{'venue': 'SemEval@COLING', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}