I denna uppsats presenterar vi vårt bidrag i SemEval2014 ABSA uppgift, några övervakade metoder för Aspect-Based Sentiment Analys av restaurang och laptop recensioner föreslås, implementeras och utvärderas. Vi fokuserar på att fastställa de aspekter som finns i varje mening, ta reda på deras polariteter, upptäcka kategorierna av meningen och polariteten i varje kategori. Utvärderingsresultaten från våra föreslagna metoder uppvisar en betydande förbättring i fråga om noggrannhet och f-mätning över alla fyra deluppgifter avseende den baslinje som föreslagits av SemEvals organisatörer.
En övervakad inlärningsmetod för att bestämma aspekten termer i en mening och deras polaritet tillämpas REF på SemEval2014 ABSE uppgift.
Supervised Methods for Aspect-Based Sentiment Analysis
{'venue': 'SemEval@COLING', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}