Vi härleder två varianter av en halvövervakad modell för finkornig känsloanalys. Båda modellerna utnyttjar ett överflöd av naturlig övervakning i form av granskningsbetyg, liksom en liten mängd manuellt utformade meningsetiketter, för att lära sig meningsklassificeringar. Den föreslagna modellen är en sammanslagning av en helt övervakad strukturerad villkorad modell och dess delvis övervakade motpart. Detta möjliggör mycket effektiv uppskattning och slutsatser algoritmer med rika funktionsdefinitioner. Vi beskriver de två varianterna samt deras komponentmodeller och verifierar experimentellt att båda varianterna ger betydligt bättre resultat för sensationsanalys jämfört med alla utgångar.
I REF kombineras helt och delvis strukturerade villkorade modeller för en gemensam klassificering av hela granskningarnas polaritet och översynsmeningar.
Semi-supervised latent variable models for sentence-level sentiment analysis
{'venue': 'Proceedings of the 49th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}