Sentimentklassificering är uppgiften att märka ett granskningsdokument enligt polariteten i dess rådande åsikt (god eller ogynnsam). När man närmar sig detta problem har en modellbyggare ofta tre informationskällor: en liten samling märkta dokument, en stor samling omärkta dokument och mänsklig förståelse för språket. Helst kommer en inlärningsmetod att utnyttja alla tre källorna. För att uppnå detta mål generaliserar vi ett befintligt förfarande som använder de två sistnämnda. Vi utvidgar detta förfarande genom att omtolka det som en Naive Bayes-modell för dokumentkänslor. Betraktad som sådan, kan det också ses för att extrahera ett par härledda funktioner som linjärt kombineras för att förutsäga känslor. Detta perspektiv gör att vi kan förbättra tidigare metoder, främst genom två strategier: att införliva ytterligare härledda funktioner i modellen och, om möjligt, använda märkta data för att uppskatta deras relativa inflytande.
REF utökar en känsloklassificeringsmodell som använder omärkta dokument och människotillhandahållen information samt märkta dokument.
The Sentimental Factor: Improving Review Classification Via Human-Provided Information
{'venue': 'Annual Meeting Of The Association For Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}