Vi studerar problemet med överenskommelser och upptäckt av oenigheter i onlinediskussioner. En isotonisk villkorlig slumpmässig fält (isotonisk CRF) baserad sekventiell modell föreslås för att göra förutsägelser på mening-eller segment-nivå. Vi konstruerar automatiskt en socialt anpassad lexicon som är bootstrappad från befintliga allmänna känslor lexicons för att ytterligare förbättra prestandan. Vi utvärderar vårt avtal och oenighet taggning modell på två olika online diskussion corpora -Wikipedia Talk sidor och online debatter. Vår modell visar sig överträffa de senaste metoderna i båda dataseten. Till exempel, den isotona CRF modellen uppnår F1 poäng på 0,74 och 0,67 för överenskommelse och oenighet upptäckt, när en linjär kedja CRF får 0,58 och 0,56 för diskussionerna på Wikipedia Talk sidor.
REF föreslog (dis)consensus detektion med en isotoniskt villkorad slumpmässig fält (isotonisk CRF) baserad sekventiell modell.
Improving Agreement and Disagreement Identification in Online Discussions with A Socially-Tuned Sentiment Lexicon
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}