I detta dokument undersöker vi en strukturerad modell för att gemensamt klassificera textkänslan på olika nivåer av granularitet. Inferensen i modellen baseras på standardsekvensklassificeringstekniker med hjälp av begränsad Viterbi för att säkerställa konsekventa lösningar. Den främsta fördelen med en sådan modell är att den gör det möjligt för klassificeringsbeslut från en nivå i texten att påverka beslut på en annan nivå. Experiment visar att denna metod avsevärt kan minska klassificeringsfelet i förhållande till modeller som utbildats isolerat.
Senast undersöker Ref en strukturerad modell för att gemensamt klassificera textkänslan på olika nivåer av granularitet.
Structured Models for Fine-to-Coarse Sentiment Analysis
{'venue': '45th Annual Meeting of the Association of Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}