Detta dokument introducerar en strategi för känsloanalys som använder stödvektormaskiner (SVM) för att samla olika källor till potentiellt relevant information, inklusive flera positiva åtgärder för fraser och adjektiv och, i förekommande fall, kunskap om ämnet i texten. Modeller som använder de funktioner som införts kombineras ytterligare med unigrammodeller som har visat sig vara effektiva tidigare (Pang et al., 2002) och lemmatiserade versioner av unigrammodellerna. Experiment på film granskningsdata från Epinions.com visar att hybrid SVMs som kombinerar unigram-stil funktionsbaserade SVMs med de som bygger på real-värderade fördelar mäter få överlägsen prestanda, producerar de bästa resultaten som ännu publiceras med hjälp av dessa data. Ytterligare experiment med hjälp av en funktion som berikas med ämnesinformation om en mindre datauppsättning av musik recensioner handannoterade för ämne också rapporteras, vars resultat tyder på att införlivandet av ämnesinformation i sådana modeller också kan ge förbättring.
Som det visas genom att REF använder SVM och kombinerade symboliska unigram funktioner med de som bygger på fördelar åtgärder (för fraser, adjektiv och även kunskap om ämne).
Sentiment Analysis Using Support Vector Machines With Diverse Information Sources
{'venue': 'SIGDAT Conference On Empirical Methods In Natural Language Processing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}