Abstract-Sentiment analys eller åsiktsutvinning syftar till att använda automatiserade verktyg för att upptäcka subjektiv information såsom åsikter, attityder och känslor som uttrycks i text. I detta dokument föreslås en ny probabilistisk modelleringsram som kallas gemensam känslo-topic (JST) modell baserad på latent Dirichlet allocation (LDA), som upptäcker känslor och ämne samtidigt från text. En reparameteriserad version av JST-modellen som kallas Reverse-JST, som erhållits genom att vända sekvensen av känslor och ämnesgenerering i modelleringsprocessen, studeras också. Även om JST är likvärdig med Reverse-JST utan en hierarkisk tidigare, omfattande experiment visar att när känslor tidigare läggs till, JST presterar konsekvent bättre än Reverse-JST. Till skillnad från övervakade metoder för känsloklassificering som ofta inte ger tillfredsställande prestanda när man byter till andra domäner, gör JST:s svagt övervakade karaktär den mycket portabel till andra domäner. Detta verifieras av de experimentella resultaten på datauppsättningar från fem olika domäner där JST-modellen till och med överträffar befintliga semiövervakade metoder i vissa av datauppsättningarna trots att de inte använder några märkta dokument. Dessutom är de ämnen och ämnesuppfattningar som upptäcks av JST verkligen sammanhängande och informativa. Vi tror att JST-modellen lätt kan möta efterfrågan på storskalig känsloanalys från webben på ett öppet sätt.
Lin och He REF föreslog Joint model of Sentiment and Topic (JST) som utökar den toppmoderna ämnesmodellen (LDA) genom att lägga till ett känslolager, denna modell är helt oövervakad och kan upptäcka känslor och ämne samtidigt.
Weakly Supervised Joint Sentiment-Topic Detection from Text
{'venue': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'journal': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}