Sentimentanalys är problemet med att fastställa en texts polaritet när det gäller ett visst ämne. För de flesta tillämpningar är det dock inte bara nödvändigt att härleda polariteten i en text som helhet utan också att extrahera negativa och positiva uttalanden på en mer finkornig nivå. Sentimentanalyssystem som arbetar på (sub-)sentens nivå är dock svåra att utveckla eftersom kortare textsegment sällan har tillräckligt med information för att avgöra sin polaritet utifrån sitt sammanhang. I detta dokument presenterar vi därför en helautomatisk ram för finkornig känsloanalys på subsentens nivå som kombinerar flera känslor lexikon och grannskap samt samtalsrelationer för att övervinna detta problem. Vi använder Markovs logik för att integrera polaritetspoäng från olika känslolexikon med information om relationer mellan närliggande segment, och utvärdera metoden för produktrecensioner. Experimenten visar att användningen av strukturella funktioner förbättrar noggrannheten i polaritetsprognoser som uppnår noggrannhetspoäng på upp till 69 %.
Ref studerade en helautomatisk ram för finkornig känsloanalys på sub-sentence nivå, som kombinerar flera känslor lexikon och grannskap samt samtalsrelationer.
Fine-Grained Sentiment Analysis with Structural Features
{'venue': 'IJCNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}