Sentimentanalys av citeringar i vetenskapliga artiklar och artiklar är ett nytt och intressant problem på grund av de många språkliga skillnaderna mellan vetenskapliga texter och andra genrer. I detta dokument fokuserar vi på problemet med automatisk identifiering av positiv och negativ känsla polaritet i hänvisningar till vetenskapliga artiklar. Med hjälp av en nyskapad kommenterad citeringstext utforskar vi effektiviteten hos befintliga och nya funktioner, inklusive n-gram, specialiserade vetenskapsspecifika lexiska funktioner, beroenderelationer, meningsdelning och negation. Våra resultat visar att 3-gram och beroenden presterar bäst i denna uppgift; de överträffar mening delning, vetenskap lexikon och negation baserade funktioner.
REF tog upp problemet med att identifiera känslor i hänvisningarna till meningar.
Sentiment Analysis of Citations using Sentence Structure-Based Features
{'venue': 'Proceedings of the ACL 2011 Student Session', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}