Vi presenterar en grafbaserad semi-övervakad inlärningsalgoritm för att ta itu med känslan analys uppgift betyg inference. Med tanke på en uppsättning dokument (t.ex. filmrecensioner) och åtföljande betyg (t.ex. "4 stjärnor"), kräver uppgiften att man ska sluta sig till numeriska betyg för omärkta dokument baserat på den uppfattning som uttrycks i deras text. Vi är särskilt intresserade av den situation där det är ont om märkta uppgifter. Vi placerar denna uppgift i semi-övervakad miljö och visar att med tanke på omärkta recensioner i inlärningsprocessen kan förbättra ratinginference prestanda. Vi gör det genom att skapa en graf på både märkta och omärkta data för att koda vissa antaganden för denna uppgift. Vi löser sedan ett optimeringsproblem för att få en smidig betygsfunktion över hela grafen. När endast begränsade märkta data finns tillgängliga, uppnår denna metod betydligt bättre prediktiv noggrannhet jämfört med andra metoder som ignorerar de omärkta exemplen under utbildningen.
Goldberg och Zhu REF ) genomförde en grafbaserad halvövervakad strategi och förbättrades i det tidigare arbetet.
Seeing Stars When There Aren’t Many Stars: Graph-Based Semi-Supervised Learning For Sentiment Categorization
{'venue': 'TextGraphs Workshop On Graph Based Methods For Natural Language Processing', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}