Att känna igen polariteten kräver en lista med polära ord och fraser. För att bygga en sådan lexikon automatiskt, har en hel del studier undersökt (semi-) oövervakad metod för att lära sig polaritet av ord och fraser. I detta papper, utforskar vi att använda strukturella ledtrådar som kan extrahera polar meningar från japanska HTML-dokument, och bygga lexikon från de extraherade polar meningar. Nyckelidén är att utveckla de strukturella ledtrådarna så att den uppnår extremt hög precision till priset av återkallande. För att kompensera för det låga återkallandet använde vi massiv samling av HTML-dokument. På så sätt kunde vi förbereda tillräckligt med polära menings corpus.
Slutligen använde Kaji och Kitsuregawa REF strukturella ledtrådar som kunde extrahera polar meningar från japanska HTML-dokument, och byggde lexikon från de extraherade polar meningar.
Building Lexicon for Sentiment Analysis from Massive Collection of HTML Documents
{'venue': '2007 Joint Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing and Computational Natural Language Learning (EMNLP-CoNLL)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}