Semantic Spaces for Sentiment Analysis

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F49777513%3A23520%2F13%3A43919420" target="_blank" >RIV/49777513:23520/13:43919420 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-40585-3_61" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-40585-3_61</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-40585-3_61" target="_blank" >10.1007/978-3-642-40585-3_61</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Semantic Spaces for Sentiment Analysis

Popis výsledku v původním jazyce

This article presents a new semi-supervised method for document-level sentiment analysis. We employ a supervised state-of-the-art classification approach and enrich the feature set by adding word cluster features. These features exploit clusters of wordsrepresented in semantic spaces computed on unlabeled data. We test our method on three large sentiment datasets (Czech movie and product reviews, and English movie reviews) and outperform the current state of the art. To the best of our knowledge, thisarticle reports the first successful incorporation of semantic spaces based on local word co-occurrence in the sentiment analysis task.

Název v anglickém jazyce

Semantic Spaces for Sentiment Analysis

Popis výsledku anglicky

This article presents a new semi-supervised method for document-level sentiment analysis. We employ a supervised state-of-the-art classification approach and enrich the feature set by adding word cluster features. These features exploit clusters of wordsrepresented in semantic spaces computed on unlabeled data. We test our method on three large sentiment datasets (Czech movie and product reviews, and English movie reviews) and outperform the current state of the art. To the best of our knowledge, thisarticle reports the first successful incorporation of semantic spaces based on local word co-occurrence in the sentiment analysis task.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

IN - Informatika

OECD FORD obor

—

Projekt

—

Návaznosti

S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Rok uplatnění

2013

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

TSD 2013

ISBN

978-3-642-40584-6

ISSN

0302-9743

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

8

Strana od-do

484-491

Název nakladatele

Springer

Místo vydání

Berlin

Místo konání akce

Plzeň

Datum konání akce

1. 9. 2013

Typ akce podle státní příslušnosti

WRD - Celosvětová akce

Kód UT WoS článku

—