Vi föreslår en gemensam modell för oövervakad introduktion av känsla, aspekt- och diskursinformation och visar att vi genom att införliva ett begrepp om latenta diskursrelationer i modellen förbättrar exaktheten i förutsägelsen för aspekt- och känslopolaritet på sub-sentiell nivå. Vi avviker från den traditionella synen på diskurs, eftersom vi framkallar typer av diskursrelationer och tillhörande diskursfrågor som är relevanta för den övervägda opinionsanalysen; följaktligen spelar de inducerade diskursrelationerna rollen som åsikts- och aspektskiftare. Den kvantitativa analys som vi genomförde visade att integrationen av en diskursmodell ökade prediktionsnoggrannheten med avseende på det diskurs-agnostiska förhållningssättet och den kvalitativa analysen tyder på att de inducerade representationerna kodar en meningsfull diskursstruktur.
REF föreslog en gemensam modell för oövervakad indikering av känslor, aspekter och diskursinformation.
A Bayesian Model for Joint Unsupervised Induction of Sentiment, Aspect and Discourse Representations
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}