I denna artikel undersöker vi olika språkliga egenskaper för sentimental polaritet klassificering, och utför en jämförande studie om denna uppgift mellan blogg och granskningsdata. Vi fann att resultat på blogg är mycket värre än recensioner och undersökte två metoder för att förbättra resultatet på bloggar. Först utforskade vi informationssökningsbaserad ämnesanalys för att extrahera relevanta meningar till de givna ämnena för polaritetsklassificering. För det andra har vi valt en adaptiv metod där vi utbildar klassificeringar från granskningsdata och införlivar deras hypoteser som egenskaper. Båda metoderna gav resultatvinst för polaritetsklassificering på bloggdata.
I REF används olika språkliga egenskaper för känsloklassificering.
Improving Blog Polarity Classification via Topic Analysis and Adaptive Methods
{'venue': 'Human Language Technologies: The 2010 Annual Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}