Improving Sentiment Polarity Detection Through Target Identification
Notice bibliographique
Résumé
In an opinionated long review, there may be several targets described by different potential terms. Traditional review-level techniques for Persian sentiment analysis addressed the problem using a one-method-fits-all solution in which the overall polarity of a review is calculated using all its opinionated words without considering their target. In this article, a new method is proposed, which first decomposes a long review into its constituent sentences and then detects the main target of each sentence. In the next step, five policies, including most occurring first (MOF), most general first (MGF), most specific first (MSF), first occurring first (FOF), and last occurring first (LOF), are proposed to come up with the main target of the review. Finally, using the part-of-speech (POS) tags, potential terms in the sentences are specified and a comprehensive sentiment lexicon is employed to compute the polarity of the sentences. In order to evaluate the proposed method, three data sets of user reviews about different topics, including digital equipment, hotels, and movies, are created as no previous study addressed the problem of target identification in the Persian language. The results of comparing the proposed method with a state-of-the-art lexicon-based method show that specifying the main targets of reviews can improve the performance of the systems about 17% and 12% in terms of accuracy and F1-measure. Moreover, the proposed method using the MGF policy achieves the best performance in finding the main target of reviews, while for finding the ultimate polarity of reviews, the MOF outperforms other policies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».