Opinion mining är en ny subdisciplin av beräkningslingvistik som inte handlar om ämnet ett dokument handlar om, men med den åsikt som det uttrycker. För att underlätta framtagandet av yttranden ur texten har man i det senaste arbetet tagit itu med frågan om att fastställa inriktningen på de "subjektiva" termerna i texten, dvs. avgöra om en term som innehåller ett yttrande har en positiv eller negativ innebörd. Detta anses vara av avgörande betydelse för att identifiera dokumentens inriktning, dvs. avgöra om en handling uttrycker ett positivt eller negativt yttrande om dess ämne. Vi hävdar att den enkla bestämningen av termernas inriktning inte är ett realistiskt problem, eftersom det utgår från det icke-realistiska antagandet att vi redan vet om en term är subjektiv eller inte; detta skulle innebära att en språklig resurs som markerar termer som "subjektiva" eller "objektiva" är tillgänglig, vilket vanligtvis inte är fallet. I detta dokument står vi inför uppgiften att avgöra om en viss term har en positiv konnotation, eller en negativ konnotation, eller inte alls har någon subjektiv konnotation; detta problem underbygger således problemet med att bestämma subjektivitet och problemet med att bestämma orientering. Vi tar itu med detta problem genom att testa tre olika varianter av en halvövervakad metod som tidigare föreslagits för orienteringsdetektering. Våra resultat visar att avgörande subjektivitet och orientering är ett mycket svårare problem än att enbart bestämma orientering.
REF tar också upp detta problem som testar tre olika varianter av en halvövervakad metod och klassificerar inputen till positiv, negativ eller neutral.
Determining Term Subjectivity And Term Orientation For Opinion Mining
{'venue': 'Conference Of The European Association For Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}