I detta dokument utvecklar vi flerspråkig övervakad latent Dirichlet allocation (MLSLDA), en probabilistisk generativ modell som gör det möjligt att få insikter från ett språks data för att informera om hur modellen fångar egenskaper hos andra språk. MLSLDA åstadkommer detta genom att gemensamt modellera två aspekter av texten: hur flerspråkiga begrepp grupperas i tematiskt sammanhängande ämnen och hur ämnen kopplade till text ansluter till en observerad regressionsvariabel (t.ex. betyg på en känsloskala). Begreppen är representerade i en allmän hierarkisk ram som är tillräckligt flexibel för att uttrycka semantiska ontologier, ordböcker, klusterbegränsningar och, som ett speciellt, degenererat fall, konventionella ämnesmodeller. Både ämnen och regression upptäcks via bakre inferens från corpora. Vi visar MLSLDA kan bygga ämnen som är konsekventa över språk, upptäcka förnuftiga tvåspråkiga lexiska korrespondenser, och utnyttja flerspråkiga corpora för att bättre förutsäga känslor. Sentiment analys (Pang och Lee, 2008) erbjuder löftet om att automatiskt urskilja hur människor känner om en produkt, person, organisation, eller fråga baserat på vad de skriver på nätet, vilket är potentiellt av stort värde för företag och andra organisationer. De allra flesta känsloresurser och algoritmer är dock begränsade till ett enda språk, vanligtvis engelska (Wilson, 2008; Baccianella och Sebastiani, 2010). Eftersom inget enda språk fångar en majoritet av innehållet på nätet, riskerar ett sådant begränsat tillvägagångssätt i en alltmer global gemenskap att sakna viktiga detaljer och trender som kanske bara kan finnas tillgängliga när text på flera språk beaktas. Fram till denna punkt har flera språk behandlats i känsloanalys främst genom att överföra kunskap från ett resursrikt språk till ett mindre rikt språk (Banea et al., 2008), eller genom att ignorera skillnader i språk via översättning till engelska (Denecke, 2008). Dessa tillvägagångssätt är begränsade till en uppfattning av känslor som sker genom en engelsk-centrerad lins, och de ignorerar potentialen att dela information mellan språk. Helst, lärande känslor holistiskt, över språk, skulle resultera i en rikare och mer globalt konsekvent bild. I detta dokument introducerar vi Flerspråkig Supervised Latent Dirichlet Allocation (MLSLDA), en modell för känsloanalys på en flerspråkig corpus. MLSLDA upptäcker en konsekvent, enhetlig bild av känslor över flera språk genom att lära sig "ämnen", probabilistiska partitioner av ordförrådet som är konsekvent både i fråga om betydelse och relevans för observerade känslor. Vår strategi gör få antaganden om tillgängliga resurser, som varken kräver parallell korpora eller maskinöversättning. Resten av pappret går vidare enligt följande. I Avsnitt 1 beskriver vi de probabilistiska verktyg som vi använder för att skapa konsekventa ämnen som överbryggar språk och MLSLDA-modellen. I Avsnitt 2 presenterar vi slutledningsprocessen. Vi diskuterar vår uppsättning semantiska broar mellan språk i Avsnitt 3, och våra experiment i Avsnitt 4 visar att detta tillvägagångssätt fungerar som en effektiv flerspråkig ämnesmodell, upptäcker känslor-förgrundade ämnen, och använder flerspråkiga corpora för att göra bättre känsla förutsägelser över språk. Avsnitten 5 och 6 diskuterar relaterad forskning respektive framtida arbete. Detta beslut träder i kraft den tjugonde dagen efter det att det har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning.
REF presenterar en generativ modell, som tillsammans modellerar ämnen som är konsekventa över olika språk, för att förbättra bedömningsprognoserna.
Holistic Sentiment Analysis Across Languages: Multilingual Supervised Latent Dirichlet Allocation