En granskningstext representeras normalt som en bag-of-words (BOW) i känsloklassificering. En sådan förenklad BOW-modell har grundläggande brister i att modellera vissa komplexa språkliga fenomen som negation. I detta arbete föreslår vi en dual-view co-training algoritm baserad på dual-view BOW representation för semiövervakad känsla klassificering. I dual-view BOW konstruerar vi automatiskt anonyma recensioner och modellerar en recensionstext med ett par påsar-av-ord med motsatta vyer. Vi använder oss av de ursprungliga och anonyma vyerna i par, i träning, bootstrappa och testprocess, allt baserat på en gemensam observation av två vyer. De experimentella resultaten visar fördelarna med vårt tillvägagångssätt, när det gäller att uppfylla de två medutbildningskraven, ta itu med negationsproblemen och förbättra den halvövervakade klassifikationseffektiviteten.
Xia m.fl. REF föreslog en medutbildningsalgoritm med dualview baserad på en dubbel-vy bag-ofwords representation för semi-övervakad känsloklassificering.
Co-training for Semi-supervised Sentiment Classification Based on Dual-view Bags-of-words Representation
{'venue': 'ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}