Börsnoteringar från finansiella ledare kan ha ett betydande inflytande på de ekonomiska aktörernas omedelbara utsikter. Indiskreta eller uppriktiga kommentarer från ledande företagsledare har haft skadliga effekter på deras organisationer. Etablerade polaritet klassificering tekniker fungerar dåligt vid klassificering av citat eftersom de visar ett antal komplexa språkliga egenskaper och brist på träningsdata. Den föreslagna strategin segmenterar citaten från infererad "opinion maker"-roll och tillämpar sedan individuella polaritetsklassificeringsstrategier för varje grupp av de segmenterade citaten. Denna strategi visar på en klar fördel jämfört med att tillämpa klassiska klassificeringsmetoder på hela citatens corpus. Medan modellering kontextuell information med Random Forests baserat på en vektor av unigrams plus "opinion maker roll" når en maximal F-mått på 52,85%, förstå "bias" av citatören tidigare baserat på dess lexical användning tillåter 86,23% F-mått för "obased" citat och 71,10% F-mått för "biased" citat med Naive Bayes classifier.
REF presenterar en strategi för polaritetsklassificering av direktnoteringar från finansiella nyheter.
A Contextual Classification Strategy for Polarity Analysis of Direct Quotations from Financial News
{'venue': 'RANLP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}