36、情感极性分类中的因式语义序列核与代码切换态度依赖语言建模

情感极性分类中的因式语义序列核与代码切换态度依赖语言建模

情感极性分类相关研究

在情感极性分类领域，为了提高句子或文档极性分类的准确性，研究人员采取了一系列措施。

数据预处理

在进行词义消歧（WSD）时，考虑窗口大小为 15 个单词。为了增强语料库中句子与 WordNet::SenseRelate::AllWords 的兼容性，会将缩写表达式替换为完整形式，例如将 “won’t” 替换为 “will not”。

情感词典

多数工作仍利用单词的先验极性进行分类，但往往忽略了单词极性依赖于其表达语境这一事实。为解决此问题，研究使用了几个基于 WordNet 的极性词典，包括 SentiWordNet、Q - WordNet 和 Micro - WNOp。
根据聚合得分（A - score = P - score – N - score）为每个 WordNet 词义分配极性值：
- 正词义（A - score > 0）赋值为 “P”，如 “true#a#2”，P - score 为 1，N - score 为 0。
- 负词义（A - score < 0）赋值为 “N”，如 “cynical#a#1”，P - score 为 0，N - score 为 1。
- 客观和中性词义（A - score = 0）赋值为 “O”，如 “real#a#7”，P - score 和 N - score 均为 0。
还考虑了一种替代表示，为可具有两种极性的词义（A - score = 0，P - score ≠ 0，N - score ≠ 0，且 P - score = N - score）