Abstrakt. Ny forskning om naturligt språk (NLP) visar att identifiering och utvinning av subjektiv information från texter kan vara till nytta för många NLP-tillämpningar. I detta dokument tar vi upp en halvt övervakad inlärningsmetod, självträning, för menings subjektivitetsklassificering. Inom självträning används ofta den förtroendegrad som beror på rangordningen av sannolikheten för klassmedlemskap som det urvalsmått som rankar och väljer ut de omärkta instanserna för nästa utbildning av underliggande klassifikation. Naive Bayes (NB) används ofta som den underliggande klassificering eftersom dess klass medlemssannolikhet uppskattningar har bra ranking prestanda. Det första bidraget i detta dokument är att studera självträning med hjälp av beslutsträdsmodeller, såsom C4.5, C4.4 och naiva Bayes-träd (NBTree), som de underliggande klassificeringarna. Det andra bidraget är att vi föreslår en anpassad värdeskillnad Metric (VDM) som urvalsmått i självträning, vilket inte beror på sannolikheten för klassmedlemskap. Baserat på Multi-Perspektive Question Answering (MPQA) corpus, har en uppsättning experiment utformats för att jämföra prestanda av självträning med olika underliggande klassificerare med hjälp av olika urvalsmått under olika förhållanden. De experimentella resultaten visar att prestandan av självträning förbättras genom att använda VDM istället för förtroendegrad, och självträning med NBTree och VDM överträffar självträning med andra kombinationer av underliggande klassificeringar och urvalsmått. Resultaten visar också att självträningsmetoden kan uppnå jämförbar prestanda med de övervakade inlärningsmodellerna.
I REF används en halvövervakad självträningsmetod med hjälp av en hybrid av Naive Bayes och beslutsträd för att klassificera meningar som subjektiva eller objektiva.
Semi-supervised self-training for sentence subjectivity classification
{'venue': 'Canadian Conference on AI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}