I den här artikeln undersöker vi strukturerade modeller för dokumentnivåklassificering. När man förutsäger känslan av ett subjektivt dokument (t.ex. som positivt eller negativt) är det välkänt att inte alla meningar är lika diskriminerande eller informativa. Men att identifiera de användbara meningarna automatiskt är i sig självt ett svårt inlärningsproblem. I detta dokument föreslås ett gemensamt tillvägagångssätt på två nivåer för klassificering av dokument och känslor som samtidigt utvinner användbara (dvs. subjektiva) meningar och förutsäger dokumentnivåkänsla baserad på de utdragna meningarna. Till skillnad från tidigare gemensamma inlärningsmetoder för uppgiften, vår strategi (1) inte förlitar sig på guld standard mening-nivå subjektivitet kommentarer (som kan vara dyrt att få), och (2) optimerar direkt för dokument-nivå prestanda. Empiriska utvärderingar av filmrecensioner och debatterna på kongressgolvet i USA visar bättre resultat jämfört med tidigare tillvägagångssätt.
Jasenalina m.fl. I REF föreslogs en gemensam strategi på två nivåer för klassificering av dokument och känslor som samtidigt utvinner användbara (dvs. subjektiva) meningar och förutsäger dokumentnivåkänsla baserad på utdragna meningar.
Multi-Level Structured Models for Document-Level Sentiment Classification
{'venue': 'EMNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}