På senare tid har intresset ökat för automatisk identifiering och utvinning av åsikter, känslor och känslor i texten. Motiveringen till denna uppgift kommer från viljan att tillhandahålla verktyg för informationsanalytiker inom statliga, kommersiella och politiska områden, som vill automatiskt följa attityder och känslor i nyhets- och onlineforum. Vad tycker folk om den senaste tidens händelser i Mellanöstern? Ökar retoriken från en viss oppositionsgrupp? Vilka är de åsikter som uttrycks i världspressen om det bästa tillvägagångssättet i Irak? Ett system som automatiskt skulle kunna identifiera åsikter och känslor från text skulle vara en enorm hjälp för någon som försöker besvara sådana frågor. Forskare från många delområden inom artificiell intelligens och behandling av naturligt språk har arbetat med automatisk identifiering av åsikter och relaterade uppgifter. Hittills har de flesta sådana arbeten fokuserat på känslo- eller subjektivitetsklassificering på dokument- eller straffnivå. I dokumentklassificeringen ingår till exempel att skilja redaktionell information från nyhetsartiklar och att klassificera recensioner som positiva eller negativa. En vanlig uppgift på straffnivå är att klassificera meningar som subjektiva eller objektiva. I detta dokument presenteras ett nytt tillvägagångssätt för känsloanalys på frasnivå som först avgör om ett uttryck är neutralt eller polart och sedan deambiguerar polaritetsuttrycken. Med detta tillvägagångssätt, systemet kan automatiskt identifiera den kontextuella polaritet för en stor del av känslor uttryck, uppnå resultat som är betydligt bättre än baslinje.
REF bestämde om ett uttryck är neutralt eller polart och sedan deambiguerade polariteten hos polaruttrycken.
Recognizing Contextual Polarity in Phrase-Level Sentiment Analysis
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Computer Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}