Vi undersöker system som identifierar meningsuttryck och tilldelar polariteter till de extraherade uttrycken. Framför allt visar vi fördelarna med att integrera åsiktsextraktion och polaritetsklassificering i en gemensam modell med hjälp av egenskaper som återspeglar den globala polaritetsstrukturen. Modellen tränas med hjälp av stormarginal strukturerade förutsägelsemetoder. Systemet utvärderas på MPQA:s opinionsbildare, där vi jämför det med det enda tidigare publicerade end-to-end-systemet för åsiktsuttrycksextraktion och polaritetsklassificering. Resultaten visar en förbättring på mellan 10 och 15 absoluta punkter i F-åtgärden.
Pipelines och gemensamma modeller tränas med hjälp av en stor marginal förutsägelse metod för att hitta känslor uttryck i texter och att deklarera polariteten av de extraherade uttryck REF.
Extracting Opinion Expressions and Their Polarities – Exploration of Pipelines and Joint Models
{'venue': 'Proceedings of the 49th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}