Explosionen av användargenererat innehåll på webben har lett till nya möjligheter och stora utmaningar för företag, som i allt högre grad är intresserade av att övervaka diskussionen kring sina produkter. Spåra sådan diskussion på webbloggar, ger användbar insikt om hur man kan förbättra produkter eller marknadsföra dem mer effektivt. En viktig komponent i en sådan analys är att karakterisera den känsla som uttrycks i bloggar om specifika varumärken och produkter. Sentiment Analys fokuserar på denna uppgift att automatiskt identifiera om ett textstycke uttrycker en positiv eller negativ åsikt om ämnet. De flesta tidigare arbeten inom detta område använder sig av tidigare lexisk kunskap när det gäller ords känslopolaritet. Däremot behandlas uppgiften på senare tid som ett problem med textklassificeringen, där de lär sig att klassificera känslor som enbart bygger på märkta träningsdata. I detta dokument presenterar vi en enhetlig ram där man kan använda bakgrundslexisk information i termer av ordklassföreningar, och förfina denna information för specifika områden med hjälp av alla tillgängliga utbildningsexempel. Empiriska resultat på olika domäner visar att vårt arbetssätt fungerar bättre än att använda bakgrundskunskap eller träningsdata isolerat, samt alternativa metoder för att använda lexikal kunskap med textklassificering.
REF använder ett enhetligt ramverk som kombinerar bakgrundslexisk information i termer av ordklassföreningar och förfinar denna information för specifika områden med hjälp av tillgängliga utbildningsexempel.
Sentiment analysis of blogs by combining lexical knowledge with text classification
{'venue': 'KDD', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}