Traditionella verk i känsloanalys och bedömning av aspekter tar inte hänsyn till författarens preferenser och skrivstil vid bedömningsförutsägelse av recensioner. I detta arbete introducerar vi Joint Author Sentiment Topic Model (JAST), en generativ process för att skriva en recension av en författare. Författare har olika ämnesinställningar, "känslomässig" anknytning till ämnen, skrivstil baserad på distributionen av semantiska (topiska) och syntaktiska (bakgrunds) ord och deras tendens att byta ämne. JAST använder Latent Dirichlet Allokering för att lära sig distributionen av författare-specifika ämnespreferenser och emotionell anknytning till ämnen. Den använder en dold Markov-modell för att fånga kortdistanssyntaktiska och långdistanssemantiska beroenden i recensioner för att fånga samstämmighet i författarens skrivstil. JAST upptäcker gemensamt ämnena i en översyn, författarens preferenser för ämnena, ämnesbetyg samt den övergripande recensionen ur en författares synvinkel. Såvitt vi vet är detta det första arbetet inom Natural Language Processing för att sammanföra alla dessa dimensioner för att ha en författare-specifik generativ modell av en recension.
REF har ytterligare utnyttjat författarens skrivstil.
42 - Joint Author Sentiment Topic Model
{'venue': 'SDM', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}