I detta arbete föreslås en ny semi-övervakad känsloklassificeringsmetod genom att man utnyttjar ett stort antal omärkta fall för att genomföra känsloklassificering för web-konsumentrecensioner. I den föreslagna metoden har varje konsumentöversyn två åsikter: subjektiv syn och objektiv syn. Den subjektiva synen på en översyn av konsumenterna återspeglar de åsikter som uttrycks i yttrandena, medan den objektiva synen är uppbyggd av de övriga textelementen. Detta arbete försöker kombinera två typer av åsikter för att genomföra känsloklassificering. Metoden bygger på samträningsramen som behöver tre grundläggande känsloklassare för att iterativt få den slutliga känslan klassificerare. I den föreslagna metoden, den första känslan klassificerare konstrueras med hjälp av de gemensamma unigram funktioner som kommer från konsumentrecensioner. Den andra känslan klassificerare är tränad på de subjektiva åsikter som konstruerats av åsikter som hämtats från konsumentrecensioner. De återstående textdragen i dessa granskningar används för att få fram de objektiva synpunkter som kan tränas för den tredje klassificeringen. Experimentella resultat visar att den föreslagna metoden är effektiv och har bättre prestanda än självlärande SVM-metoden. Agglomererad agglomererad agglomererad agglomererad agglomererad agglomererad agglomererad agglomererad agglomererad agglomererad agglomererad agglomererad agglomeration till agglomererad agglomererad agglomererad agglomererad agglomererad agglomererad agglomererad agglomererad nafta
Den senaste tidens forskningsarbete REF tog också upp problemet med delvis övervakad känsloklassificering genom att utnyttja subjektiva och objektiva synpunkter på webbrecensioner.
Sentiment Classification using Subjective and Objective Views
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Computer Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}