Abstract
In this paper we consider a new approach for domain-specific opinion word extraction in the Russian language. We propose a set of statistical features and an algorithm combination that can extract opinion words in a particular domain. The extraction model was trained in the movie domain and then applied to four other domains. The quality of the obtained sentiment lexicons was evaluated intrinsically on the base of an expert markup and remained on the high level during the model transfer to various domains. Finally, our method is adapted to the movie domain in English and it demonstrated good results.
Highlights
В связи с бурным развитием Веб 2.0 актуальной является задача анализа тональности отзывов и мнений людей в Интернете
Извлечение оценочных слов непосредственно из текстовых коллекций позволяет найти сленг и другие несловарные слова, которые могут быть важными факторами при обработке отзывов [16]
Сведения об авторах: Лукашевич Наталья Валентиновна, МГУ, Научно-исследовательский вычислительный центр, ведущий научный сотрудник; Четвёркин Илья Игоревич, МГУ, Факультет вычислительной математики и кибернетики, аспирант
Summary
В связи с бурным развитием Веб 2.0 актуальной является задача анализа тональности отзывов и мнений людей в Интернете. Каждая предметная область может иметь свойственную только ей оценочную лексику, либо значения оценочных слов могут меняться в разных областях [15]. Для решения проблемы настройки или переноса модели на другие предметные области в литературе предлагаются различные подходы по адаптации алгоритмов, такие как ансамбль классификаторов [2], или подходы на основе графов [18]. В данной работе рассматривается проблема автоматического извлечения словарей оценочных слов для различных предметных областей. Такие словари могут быть полезными при адаптации алгоритмов анализа отзывов. Извлечение оценочных слов непосредственно из текстовых коллекций позволяет найти сленг и другие несловарные слова, которые могут быть важными факторами при обработке отзывов [16]. В данном исследовании разработана новая модель для извлечения оценочных слов в заданной предметной области. В разделе 5 представлен эксперимент по извлечению оценочных слов из текстов на английском языке
Sign-in/Register to view highlights & summary Talk to us
Join us for a 30 min session where you can share your feedback and ask us any queries you have
Schedule a callDisclaimer: All third-party content on this website/platform is and will remain the property of their respective owners and is provided on "as is" basis without any warranties, express or implied. Use of third-party content does not indicate any affiliation, sponsorship with or endorsement by them. Any references to third-party content is to identify the corresponding services and shall be considered fair use under The CopyrightLaw.
