I denna uppsats presenterar vi en beroende trädbaserad metod för känsloklassificering av japanska och engelska subjektiva meningar med villkorliga slumpmässiga fält med dolda variabler. Subjektiva meningar innehåller ofta ord som vänder känslor polariteter av andra ord. Därför måste växelverkan mellan ord beaktas i känsloklassificeringen, som är svår att hantera med enkla bag-of-words metoder, och de syntaktiska beroendestrukturerna i subjektiva meningar utnyttjas i vår metod. I metoden, känslan polaritet varje beroende subtree i en mening, som inte är observerbar i träningsdata, representeras av en dold variabel. Hela meningens polaritet beräknas med hänsyn till samspelet mellan de dolda variablerna. Summan av produkternas trosförökning används för att dra slutsatsen. Experimentella resultat av känsloklassificering för japanska och engelska subjektiva meningar visade att metoden presterar bättre än andra metoder baserade på bag-of-features.
Nakagawa m.fl. REF presenterade en meningsnivåmodell där den observerade informationen var en menings polaritet och de latenta variablerna noderna från meningens syntaktiska beroendeträd.
Dependency Tree-based Sentiment Classification using CRFs with Hidden Variables
{'venue': 'Human Language Technologies: The 2010 Annual Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}