Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Sức khỏe - Y tế
Văn bản luật
Nông Lâm Ngư
Kỹ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
Tìm
Danh mục
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Y tế sức khỏe
Văn bản luật
Nông lâm ngư
Kĩ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
Thông tin
Điều khoản sử dụng
Quy định bảo mật
Quy chế hoạt động
Chính sách bản quyền
Giới thiệu
Đăng ký
Đăng nhập
0
Trang chủ
Luận Văn - Báo Cáo
Báo cáo khoa học
Báo cáo khoa học: "Extracting Semantic Orientations of Words using Spin Model"
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Báo cáo khoa học: "Extracting Semantic Orientations of Words using Spin Model"
Quốc Tuấn
53
8
pdf
Đang chuẩn bị nút TẢI XUỐNG, xin hãy chờ
Tải xuống
We propose a method for extracting semantic orientations of words: desirable or undesirable. Regarding semantic orientations as spins of electrons, we use the mean field approximation to compute the approximate probability function of the system instead of the intractable actual probability function. We also propose a criterion for parameter selection on the basis of magnetization. Given only a small number of seed words, the proposed method extracts semantic orientations with high accuracy in the experiments on English lexicon. The result is comparable to the best value ever reported. . | Extracting Semantic Orientations of Words using Spin Model Hiroya Takamura Takashi Inui Manabu Okumura Precision and Intelligence Laboratory Tokyo Institute of Technology 4259 Nagatsuta Midori-ku Yokohama 226-8503 Japan takamura oku @pi.titech.ac.jp tinui@lr.pi.titech.ac.jp Abstract We propose a method for extracting semantic orientations of words desirable or undesirable. Regarding semantic orientations as spins of electrons we use the mean field approximation to compute the approximate probability function of the system instead of the intractable actual probability function. We also propose a criterion for parameter selection on the basis of magnetization. Given only a small number of seed words the proposed method extracts semantic orientations with high accuracy in the experiments on English lexicon. The result is comparable to the best value ever reported. 1 Introduction Identification of emotions including opinions and attitudes in text is an important task which has a variety of possible applications. For example we can efficiently collect opinions on a new product from the internet if opinions in bulletin boards are automatically identified. We will also be able to grasp people s attitudes in questionnaire without actually reading all the responds. An important resource in realizing such identification tasks is a list of words with semantic orientation positive or negative desirable or undesirable . Frequent appearance of positive words in a document implies that the writer of the document would have a positive attitude on the topic. The goal of this paper is to propose a method for automatically creating such a word list from glosses i.e. definition or explanation sentences in a dictionary as well as from a thesaurus and a corpus. For this purpose we use spin model which is a model for a set of electrons with spins. Just as each electron has a direction of spin up or down each word has a semantic orientation positive or negative . We therefore regard words
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
Báo cáo khoa học: "Extracting and modeling durations for habits and events from Twitter"
Báo cáo khoa học: "Extracting Narrative Timelines as Temporal Dependency Structures"
Báo cáo khoa học: "Extracting Social Networks from Literary Fiction"
Báo cáo khoa học: "Extracting Paraphrases from Definition Sentences on the Web"
Báo cáo khoa học: "Extracting Comparative Entities and Predicates from Texts Using Comparative Type Classification"
Báo cáo khoa học: "Hierarchical Sequential Learning for Extracting Opinions and their Attributes"
Báo cáo khoa học: "Extracting Sequences from the Web"
Báo cáo khoa học: "Extracting Opinion Expressions and Their Polarities – Exploration of Pipelines and Joint Models"
Báo cáo khoa học: "Extracting and Classifying Urdu Multiword Expressions"
Báo cáo khoa học: "A Latent Topic Extracting Method based on Events in a Document and its Application"
crossorigin="anonymous">
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.