I detta dokument presenteras en hierarkisk Bayesiansk modell baserad på latent Dirichlet allocation (LDA), kallad subjLDA, för att upptäcka subjektivitet på straffnivå, som automatiskt identifierar om en viss mening uttrycker åsikter eller anger fakta. I motsats till de flesta av de befintliga metoderna som bygger på antingen märkt korpora för klassificeringsutbildning eller språkligt mönsterextraktion för ämnesklassificering, ser vi problemet som svagt övervakad generativ modellinlärning, där den enda inmatningen till modellen är en liten uppsättning domänoberoende subjektivitet lexiska ledtrådar. En mekanism införs för att införliva tidigare information om subjektivitet lexiska ledtrådar i modellinlärning genom att ändra Dirichlet tidigare ämnesord distributioner. SubjLDA-modellen har utvärderats på datasetet Multi-Perspective Question Answering (MPQA) och lovande resultat har observerats i de preliminära experimenten. Vi har också undersökt att lägga till neutrala ord som tidigare information för modellinlärning. Man fann att även om subjektivitet ledtrådar som bär positiv eller negativ polaritet kan uppnå en betydande prestandavinst, den tidigare lexisk information från neutrala ord är mindre effektiv.
Lin m.fl. I REF föreslogs en hierarkisk Bayesiansk modell baserad på latent Dirichlet-fördelningsmodell för subjektivitetsklassificering på straffnivå.
Sentence Subjectivity Detection with Weakly-Supervised Learning
{'venue': 'IJCNLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}