Lexicon-Based Methods for Sentiment Analysis
Pourquoi ce travail est-il dans la base ?
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Résumé
We present a lexicon-based approach to extracting sentiment from text. The Semantic Orientation CALculator (SO-CAL) uses dictionaries of words annotated with their semantic orientation (polarity and strength), and incorporates intensification and negation. SO-CAL is applied to the polarity classification task, the process of assigning a positive or negative label to a text that captures the text's opinion towards its main subject matter. We show that SO-CAL's performance is consistent across domains and in completely unseen data. Additionally, we describe the process of dictionary creation, and our use of Mechanical Turk to check dictionaries for consistency and reliability.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
La notice
- Revue
- Computational Linguistics
- Thématique
- Sentiment Analysis and Opinion Mining
- Domaine
- Computer Science
- Établissements canadiens
- University of British ColumbiaUniversity of TorontoSimon Fraser University
- Organismes subventionnaires
- Social Sciences and Humanities Research Council of CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
- Mots-clés
- Computer scienceSentiment analysisLexiconPolarity (international relations)Natural language processingArtificial intelligenceNegationConsistency (knowledge bases)Orientation (vector space)Word (group theory)Process (computing)Reliability (semiconductor)LinguisticsMathematics
- Résumé présent dans OpenAlex
- oui