Finkorniga metoder för opinionsanalys använder sig ofta av språkliga särdrag, men tar vanligtvis inte hänsyn till samspelet mellan åsikterna. I denna artikel beskrivs en rad experiment som visar att relationsegenskaper, främst härrör från beroendesyntaktiska och semantiska rollstrukturer, avsevärt kan förbättra funktionen hos automatiska system för ett antal finkorniga opinionsanalyser: att markera opinionsuttryck, hitta opinionsbildare och bestämma hur polara opinionsuttrycken är. Dessa funktioner gör det möjligt att modellera det sätt på vilket åsikter som uttrycks i naturligt språklig diskurs interagerar i en mening över godtyckliga avstånd. Användningen av relationer kräver att vi tar hänsyn till flera åsikter samtidigt, vilket gör sökandet efter den optimala analysen intractable. En omklassare kan dock användas som en tillräckligt exakt och effektiv approximation. Ett antal funktionsuppsättningar och maskininlärningsmetoder för omklassarna utvärderas. För uppgiften som yttrande uttryck extrahering, den bästa modellen visar en 10-punkts absolut förbättring i mjuk recall på MPQA corpus över en konventionell sekvens märkning baserad på lokala kontextuella funktioner, medan precision minskar endast något. Betydande förbättringar ses också för de utökade uppgifter där innehavare och polariteter beaktas: 10 respektive 7 poäng i återkallande, respektive. Dessutom överträffar systemen tidigare publicerade resultat för omärkta (6 F-mätpunkter) och polaritetsmärkta (10-15 poäng) åsiktsuttryck. Slutligen, som en extrinistisk utvärdering, används de extraherade yttrandena i MPQA-stil i praktiska yttranden gruvuppgifter. I alla scenarier som beaktas leder maskininlärningsegenskaperna från yttrandena till statistiskt signifikanta förbättringar.
REF bygger en uppsättning klassificeringar och omvärderingar för identifiering av opinionsbildare, opinionsuttryck och deras polaritet i MPQA corpus.
Relational Features in Fine-Grained Opinion Analysis
{'venue': 'Computational Linguistics', 'journal': 'Computational Linguistics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}