I den här artikeln föreslår vi en klassificeringsmodell på ordnivå för att automatiskt generera en Twitter-specifik åsiktslexikon från en corpus av omärkta tweets. Tweets från corpus representeras av två vektorer: en påse-of-words vektor och en semantisk vektor baserad på ordkluster. Vi föreslår en distributions representation för ord genom att behandla dem som centroids av tweet vektorer där de visas. Lexicongenerationen bedrivs genom att träna en ordnivåklassare med hjälp av dessa centroider för att bilda instansutrymme och en frölexicon för att märka träningsinstanserna. Experimentella resultat visar att de två typerna av tweet vektorer kompletterar varandra på ett statistiskt signifikant sätt och att vår genererade lexikon ger betydande förbättringar för tweet-nivå polaritet klassificering.
Bravo-Marquez m.fl. I REF föreslås ordnivåklassificering för att visa hur man genererar åsiktslexikon från omärkta tweets.
From Unlabelled Tweets to Twitter-specific Opinion Words
{'venue': None, 'journal': 'Proceedings of the 38th International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}