Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Phân loại theo cấp bậc trong khai thác dữ liệu văn bản để phân tích cảm xúc của tin tức trực tuyến
Tóm tắt
Phân tích cảm xúc trong khai thác dữ liệu văn bản là một nhiệm vụ đầy thách thức. Cảm xúc thường được phản ánh một cách tinh tế qua giọng điệu và nội dung cảm xúc của từ ngữ mà người viết sử dụng. Các kỹ thuật khai thác dữ liệu văn bản thông thường, dựa trên tần suất từ khóa, thường không đủ chính xác để phát hiện thông tin chủ quan được ngụ ý trong văn bản. Trong bài báo này, chúng tôi đánh giá một số thuật toán phân loại phổ biến, cùng với ba phương pháp lọc. Các phương pháp lọc này dần dần thu hẹp tập dữ liệu gốc theo khía cạnh độ lệch ngữ cảnh và các thuật ngữ thường gặp của một tài liệu. Chúng tôi gọi cách tiếp cận này là "phân loại theo cấp bậc". Các tác động của cách tiếp cận này trong các kết hợp khác nhau của các thuật toán phân loại và các phương pháp lọc sẽ được thảo luận qua ba bộ bài báo tin tức trực tuyến gây tranh cãi, nơi mà các phân loại nhị phân và đa lớp được áp dụng. Trong khi đó, chúng tôi sử dụng hai phương pháp để kiểm tra mô hình phân loại theo cấp bậc này và cũng có sự so sánh giữa hai phương pháp.
Từ khóa
#Phân tích cảm xúc #khai thác dữ liệu văn bản #thuật toán phân loại #phương pháp lọc #phân loại theo cấp bậc #tin tức trực tuyến #thông tin chủ quanTài liệu tham khảo
Agrawal R, Rajagopalan S, Srikant R, Xu Y (2003) Mining newsgroups using networks arising from social behavior. In: Proceedings of the 12th international conference on World Wide Web. ACM, pp 529–535
Argamon S, Bloom K, Esuli A, Sebastiani F (2009) Automatically determining attitude type and force for sentiment analysis. Human Language Technology. Challenges of the Information Society. Springer, Berlin, Heidelberg, pp 218–231
Cerini S, Compagnoni V, Demontis A, Formentelli M, Gandini G (2007) Language resources and linguistic theory: typology, second language acquisition, English linguistics (Forthcoming), chapter Micro-WNOp: A gold standard for the evaluation of automatically compiled lexical resources for opinion mining. Franco Angeli Editore, Milan
Chaovalit P, Zhou L (2005) Movie review mining: a comparison between supervised and unsupervised classification approaches. In: System Sciences, 2005. HICSS’05. Proceedings of the 38th Annual Hawaii International Conference on. IEEE
Dave K, Lawrence S, Pennock DM (2003) Mining the peanut gallery: opinion extraction and semantic classification of product reviews. In: Proceedings of the 12th international conference on World Wide Web. ACM, pp 519–528
Devitt A, Ahmad K (2007) Sentiment polarity identification in financial news: a cohesion-based approach
Esuli A, Sebastiani F (2005) Determining the semantic orientation of terms through gloss classification. In: Proceedings of the 14th ACM International Conference on Information and Knowledge Management. ACM, pp 617–624
Fong S, Zhuang Y, Li J, Khoury R (2013) (2013) Sentiment analysis of online news using MALLET. In: Computational and Business Intelligence (ISCBI), 2013 International Symposium on. IEEE, pp 301–304
Forman G (2003) An extensive empirical study of feature selection metrics for text classification. J Mach Learn Res 3:1289–1305
Hatzivassiloglou V, McKeown KR (1997) Predicting the semantic orientation of adjectives. In: Proceedings of the 35th annual meeting of the association for computational linguistics and eighth conference of the european chapter of the association for computational linguistics. Association for Computational Linguistics, pp 174–181
Hernández L, López-Lopez A, Medina JE (2009) Recognizing polarity and attitude of words in text. In: New trends in artificial intelligence, Procs. 14th Portuguese Conference on Artificial Intelligence. EPIA, pp 12–15
Kamps J, Marx M, Mokken RJ, De Rijke M (2004) Using WordNet to measure semantic orientations of adjectives. LREC 4:1115–1118
Kim SM, Hovy E (2004) Determining the sentiment of opinions. In: Proceedings of the 20th international conference on Computational Linguistics. Association for Computational Linguistics
Kim SM, Hovy EH (2007) Crystal: analyzing predictive opinions on the Web. In: EMNLP-CoNLL. pp 1056–1064
Pang B, Lee L (2005) Seeing stars: exploiting class relationships for sentiment categorization with respect to rating scales. In: Proceedings of the 43rd Annual Meeting on Association for Computational Linguistics. Association for Computational Linguistics, pp 115–124
Pang B, Lee L, Vaithyanathan S (2002) Thumbs up? Sentiment classification using machine learning techniques. In: Proceedings of the Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP). pp 79–86
Rajaraman A, Ullman JD (2012) Mining of massive datasets, vol 77. Cambridge University Press, Cambridge
Snyder B, Barzilay R (2007) Multiple aspect ranking using the good grief algorithm. In: Proceedings of the Joint Human Language Technology/North American Chapter of the ACL Conference (HLT-NAACL). pp 300–307
Takamura H, Inui T, Okumura M (2005) Extracting semantic orientations of words using spin model. In: Proceedings of the 43rd Annual Meeting on Association for Computational Linguistics. Association for Computational Linguistics, pp. 133–140
Turney P (2002) Thumbs up or thumbs down’s semantic orientation applied to unsupervised classification of reviews. In: Proceedings of the Association for Computational Linguistics. pp. 417–424. arXiv:cs.LG/0212032
Turney PD, Littman M (2003) Measuring praise and criticism: Inference of semantic orientation from association. ACM Trans Inf Syst 21(4):315–346
Whitelaw C, Garg N, Argamon S (2005) Using appraisal groups for sentiment analysis. In: Proceedings of the 14th ACM international conference on Information and knowledge management. ACM, pp 625–631
Wiebe J (1994) Tracking point of view in narrative. Computational Linguistics, 20. R. Nicole, Title of paper with only first word capitalized. J Name Stand Abbrev (in press)
Wilson TA (2008) Fine-grained subjectivity and sentiment analysis: recognizing the intensity, polarity, and attitudes of private states. ProQuest
Yang Y, Pedersen JO (1997) A comparative study on feature selection in text categorization. ICML 97:412–420