Vi tar itu med problemet med kreditbetyget, där man i stället för att bara bestämma om en granskning är "tummare upp" eller "tummare ner", som i tidigare känsloanalysarbete, måste avgöra en författares utvärdering med avseende på en flerpunktsskala (t.ex. en till fem "stjärnor"). Denna uppgift representerar en intressant twist på standard textkategorisering i flera klasser eftersom det finns flera olika grader av likhet mellan klassetiketter; till exempel är "tre stjärnor" intuitivt närmare "fyra stjärnor" än "en stjärna". Vi utvärderar först människans prestation vid uppgiften. Sedan tillämpar vi en metaalgoritm, baserad på en metrisk märkning formulering av problemet, som ändrar en given  och -ary klassificerings utdata i ett uttryckligt försök att se till att liknande objekt får liknande etiketter. Vi visar att meta-algoritmen kan ge betydande förbättringar över både flera klasser och regressionsversioner av SVMs när vi använder en ny likhetsåtgärd som är lämplig för problemet.
I REF analyseras problemet med kreditbetyget för filmdomänen.
Seeing Stars: Exploiting Class Relationships For Sentiment Categorization With Respect To Rating Scales
{'venue': 'Annual Meeting Of The Association For Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}