Det finns ett växande intresse för att automatiskt bygga åsiktslexikon från källor som produktrecensioner. De flesta av dessa metoder beror på överflödande externa resurser såsom WordNet, som begränsar tillämpligheten av dessa metoder. Ouppmärksammad eller halvt övervakad inlärning ger en valfri lösning till flerspråkig åsiktslexikon extraktion. Datauppsättningarna är dock obalanserade på olika språk. För vissa språk är den högkvalitativa korporan knapp eller svår att få tag på, vilket begränsar forskningens framsteg. För att lösa ovanstående problem utforskar vi ett ramverk för ömsesidig förstärkning av märkningens förökning. Först, för varje språk, en etikett utbredning algoritm tillämpas på en ordrelation graf, och sedan en tvåspråkig ordbok används som en bro för att överföra information mellan två språk. En viktig fördel med denna modell är dess förmåga att göra två språk lär av varandra och öka varandra. De experimentella resultaten visar att det föreslagna tillvägagångssättet är betydligt bättre än utgångsvärdet.
I REF föreslogs ett tvärspråkigt ramverk för åsiktsutdragning av lexikon med hjälp av den ömsesidiga förstärkningsetiketten för spridningsalgoritm.
Cross-Language Opinion Lexicon Extraction Using Mutual-Reinforcement Label Propagation
{'venue': 'PLoS ONE', 'journal': 'PLoS ONE', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}