I detta arbete försöker vi upptäcka subjektivitet på meningsnivå med hjälp av två övervakade maskininlärningsmetoder: ett Fuzzy Control System och adaptiv Neuro-Fuzzy Inference System. Även om dessa metoder är populära i mönsterigenkänning, har de inte undersökts grundligt för subjektivitetsanalys. Vi presenterar en roman "Pruned ICF Weighting Coefficient", som förbättrar noggrannheten för subjektivitetsdetektering. Vår funktionsextraktionsalgoritm beräknar en funktionsvektor baserad på de statistiska förekomsterna av ord i en corpus utan någon lexikal kunskap. Därför kan dessa maskininlärningsmodeller tillämpas på vilket språk som helst, dvs. det finns ingen lexisk, grammatisk, syntaktisk analys som används i klassificeringsprocessen.
Rustamov m.fl. I REF infördes en ny "'Pruned ICF Weighting Coefficient''", som använder principen om luddig kontroll och statistisk förekomst av ord i corpus utan någon lexisk kunskap som emotionella egenskaper för att förbättra noggrannheten för subjektivitetsdetektering.
Sentence-Level Subjectivity Detection Using Neuro-Fuzzy Models
{'venue': 'WASSA', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}