I den här artikeln presenterar vi en statistisk tolkningsram för straffnivåklassificering. Till skillnad från tidigare verk som använder syntaktiska tolkningsresultat för känsloanalys, utvecklar vi en statistisk tolkning för att direkt analysera känslostrukturen i en mening. Vi visar att komplicerade fenomen i känsloanalys (t.ex. negation, intensifiering och kontrast) kan hanteras på samma sätt som enkla och okomplicerade känslouttryck på ett enhetligt och probabilistiskt sätt. Vi formulerar känslo grammatiken på Context-Free Grammars (CFGs), och ger en formell beskrivning av känslan tolkning ramar. Vi utvecklar parsing modellen för att få möjliga känsla parse träd för en mening, från vilken polaritet modellen föreslås för att härleda känslan styrka och polaritet, och ranking modellen är dedikerad till att välja det bästa känsloträdet. Vi utbildar tolken direkt från exempel på meningar annoterade endast med känsla polaritet etiketter men utan några syntaktiska annoteringar eller polaritet annoteringar av beståndsdelar inom meningar. Därför kan vi enkelt få träningsdata. I synnerhet utbildar vi en känsla tolkar, s.parser, från en stor mängd granskning meningar med användarnas betyg som grov känsla polaritet etiketter. Omfattande experiment på befintliga referensdatauppsättningar visar på betydande förbättringar jämfört med referensklassificeringsmetoder.
REF utvecklade en statistisk tolk för att lära känna känslostrukturen i en mening.
A Statistical Parsing Framework for Sentiment Classification
{'venue': 'Computational Linguistics', 'journal': 'Computational Linguistics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}