Automatic Construction and Global Optimization of a Multisentiment Lexicon
المؤلفون المشاركون
Yang, Xiaoping
Zhang, Zhongxia
Zhang, Zhongqiu
Mo, Yuting
Li, Lianbei
Yu, Li
Zhu, Peican
المصدر
Computational Intelligence and Neuroscience
العدد
المجلد 2016، العدد 2016 (31 ديسمبر/كانون الأول 2015)، ص ص. 1-8، 8ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2016-11-29
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
8
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Manual annotation of sentiment lexicons costs too much labor and time, and it is also difficult to get accurate quantification of emotional intensity.
Besides, the excessive emphasis on one specific field has greatly limited the applicability of domain sentiment lexicons (Wang et al., 2010).
This paper implements statistical training for large-scale Chinese corpus through neural network language model and proposes an automatic method of constructing a multidimensional sentiment lexicon based on constraints of coordinate offset.
In order to distinguish the sentiment polarities of those words which may express either positive or negative meanings in different contexts, we further present a sentiment disambiguation algorithm to increase the flexibility of our lexicon.
Lastly, we present a global optimization framework that provides a unified way to combine several human-annotated resources for learning our 10-dimensional sentiment lexicon SentiRuc.
Experiments show the superior performance of SentiRuc lexicon in category labeling test, intensity labeling test, and sentiment classification tasks.
It is worth mentioning that, in intensity label test, SentiRuc outperforms the second place by 21 percent.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Yang, Xiaoping& Zhang, Zhongxia& Zhang, Zhongqiu& Mo, Yuting& Li, Lianbei& Yu, Li…[et al.]. 2016. Automatic Construction and Global Optimization of a Multisentiment Lexicon. Computational Intelligence and Neuroscience،Vol. 2016, no. 2016, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1099593
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Yang, Xiaoping…[et al.]. Automatic Construction and Global Optimization of a Multisentiment Lexicon. Computational Intelligence and Neuroscience Vol. 2016, no. 2016 (2015), pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1099593
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Yang, Xiaoping& Zhang, Zhongxia& Zhang, Zhongqiu& Mo, Yuting& Li, Lianbei& Yu, Li…[et al.]. Automatic Construction and Global Optimization of a Multisentiment Lexicon. Computational Intelligence and Neuroscience. 2016. Vol. 2016, no. 2016, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1099593
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1099593
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر