Många tillvägagångssätt för automatisk känsloanalys börjar med en stor lexikon av ord markerade med sin tidigare polaritet (även kallad semantisk orientering). Men den kontextuella polariteten hos den fras i vilken ett visst exempel på ett ord förekommer kan vara helt annorlunda än ordets tidigare polaritet. Positiva ord används i fraser som uttrycker negativa känslor, eller vice versa. Det är också ganska ofta som ord som är positiva eller negativa ur sitt sammanhang är neutrala i sitt sammanhang, vilket innebär att de inte ens används för att uttrycka en känsla. Målet med detta arbete är att automatiskt skilja mellan tidigare och kontextuell polaritet, med fokus på att förstå vilka egenskaper som är viktiga för denna uppgift. Eftersom en viktig aspekt av problemet är att identifiera när polartermer används i neutrala sammanhang utvärderas egenskaper för att skilja mellan neutrala och polara instanser, samt egenskaper för att skilja mellan positiv och negativ kontextuell polaritet. Utvärderingen omfattar bedömning av prestanda av funktioner över flera maskininlärningsalgoritmer. För alla inlärningsalgoritmer utom en ger kombinationen av alla funktioner tillsammans bästa prestanda. En annan aspekt av utvärderingen är hur förekomsten av neutrala instanser påverkar prestandan hos egenskaper för att skilja mellan positiv och negativ polaritet. Dessa experiment visar att förekomsten av neutrala instanser kraftigt försämrar prestandan för dessa funktioner, och att det kanske bästa sättet att förbättra prestandan för alla polaritetsklasser är att förbättra systemets förmåga att identifiera när en instans är neutral.
Wilson och Al. I Ref betonades betydelsen av kontextnivåpolaritet jämfört med ett ords tidigare polaritet.
Recognizing Contextual Polarity: An Exploration of Features for Phrase-Level Sentiment Analysis
{'venue': 'Computational Linguistics', 'journal': 'Computational Linguistics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}