Det senaste arbetet inom känsloanalys har börjat tillämpa finkorniga semantiska distinktioner mellan uttryck för attityd som drag för textanalys. Sådana metoder kräver emellertid konstruktion av stora och komplexa lexikon, vilket ger värden för flera känslor relaterade attribut till många olika lexiska objekt. Till exempel, en nyckelattribut är vilken typ av attityd uttrycks av en lexikal post; t.ex., vackert uttrycker uppskattning av ett objekts kvalitet, medan ondska uttrycker en negativ bedömning av socialt beteende. I den här artikeln beskriver vi en metod för automatisk bestämning av komplexa känslorelaterade attribut som attitydtyp och kraft, genom att tillämpa övervakad inlärning på WordNet glosses. Experimentella resultat visar att metoden uppnår god effektivitet, och är därför väl lämpad för sammanhang där dessa lexikon måste genereras från grunden.
Den utvärderingslexikon REF som utvecklats genom att tillämpa övervakad inlärning till WordNet glosses innehåller adjektiv och adverbs kommenteras av attityd typ och kraft.
Automatically determining attitude type and force for sentiment analysis
{'venue': 'In Proceedings of the 3rd Language and Technology Conference (LTC’07', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}