Sentimentanalys på olika språk har varit en forskningshotspot med många tillämpningar. Känsloresurserna (t.ex. märkt korpora, känslolexikon) i olika språk är emellertid obalanserade i fråga om kvalitet och kvantitet, vilket väcker intresse för gränsöverskridande känsloanalys som syftar till att använda resurserna i ett källspråk för att förbättra känsloanalysen i ett målspråk. Trots detta, många befintliga tvärspråkiga relaterade verk förlitar sig på en viss maskin översättningssystem för att direkt anpassa de märkta data från källspråket till målspråket, som vanligtvis lider av felaktiga resultat som genereras av maskinen översättningssystemet. Å andra sidan fokuserar de flesta känsloanalysstudierna på klassificering av känslor på dokumentnivå som inte kan lösa problemet med beroendet av känsloord. I recensionerna på en mobiltelefon är till exempel länge positivt för batteriets livslängd, men negativt för operativsystemets svarstid. För att lösa dessa problem utvecklar detta dokument en ny Cross-Lingual Joint Aspect/Sentiment (CLJAS) modell för att utföra en aspektspecifik känsloanalys på ett målspråk med hjälp av de kunskaper som man lärt sig från ett källspråk. CLJAS-modellen upptäcker gemensamt aspekter och känslor av två språk samtidigt genom att införliva känslor i ett flerspråkigt ämnesmodellramverk. Omfattande experiment på olika områden och olika språk visar att den föreslagna modellen avsevärt kan förbättra noggrannheten i känsloklassificeringen i målspråket.
REF utvecklar en modell för att utföra en aspektspecifik känsloanalys på ett målspråk med hjälp av de kunskaper som inhämtats från ett källspråk.
A Cross-Lingual Joint Aspect/Sentiment Model for Sentiment Analysis
{'venue': "CIKM '14", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}