Cognitive-inspired domain adaptation of sentiment lexicons
Sentiment lexicons are essential tools for polarity classification and opinion mining. In contrast to machine learning methods that only leverage text features or raw text for sentiment analysis, methods that use sentiment lexicons embrace higher interpretability. Although a number of domain-specifi...
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | Xing, Frank Z., Pallucchini, Filippo, Cambria, Erik |
---|---|
مؤلفون آخرون: | School of Computer Science and Engineering |
التنسيق: | مقال |
اللغة: | English |
منشور في: |
2021
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/151125 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
Sentix: An aspect and domain sensitive sentiment lexicon
بواسطة: Lek, H.H., وآخرون
منشور في: (2014) -
Lexicons in sentiment analytics
بواسطة: YUAN, B., وآخرون
منشور في: (2017) -
Feature ensemble plus sample selection: Domain adaptation for sentiment classification
بواسطة: Xia, R., وآخرون
منشور في: (2014) -
Lexicon knowledge extraction with sentiment polarity computation
بواسطة: WANG, Zhaoxia, وآخرون
منشور في: (2016) -
Soft labeling constraint for generalizing from sentiments in single domain
بواسطة: Roy, Abhinaba, وآخرون
منشور في: (2022)