CIDER:对短文本的情境敏感极性测量
James C Young1, Rudy Arthur1, Hywel T P Williams1
1Computer Science, Innovation Centre, University of Exeter, Exeter, United Kingdom.
这项研究介绍了CIDER (Context Informed Dictionary和Semantic Reasoner),这是一个用于上下文敏感情绪分析的新方法. 在分析单个片段之前,CIDER通过从整个文本集合中推断单词含义来提高准确性.
科学领域:
- 自然语言处理自然语言处理.
- 计算语言学 计算语言学
- 情绪分析 情绪分析
背景情况:
- 一般情绪分析方法往往无法在短文中捕捉上下文细微差别.
- 充满情感的词语的价值可以根据其上下文 (例如",活跃的生活方式"和"活跃的火山") 显著不同.
研究的目的:
- 介绍CIDER (情境知情词典和语义推理器),一种用于情境敏感语言分析的新算法.
- 为了证明CIDER的优越性能与现有的通用无监督情绪分析技术相比.
主要方法:
- 香从整个语料库中推断出充满情感的术语的价值.
- 然后它使用这些特定上下文的价值来对单个文本进行评分.
- 该算法的适用性超出了情绪分析范围,扩展到其他语言尺度.
主要成果:
- 在大量与天气有关的推特数据集上,CIDER显著优于最先进的通用无监督情绪分析方法.
- 一个关于英国性别数据的案例研究发现了高度性别化和充满情感的日子,展示了CIDER的多功能性.
结论:
- 对于上下文敏感的情绪分析,CIDER提供了一个强大的解决方案,解决了通用方法的局限性.
- 该算法有效分析各种语言尺度,并已作为开源Python包发布.
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