Dieser Vortrag von Bo Pang und
Lillian Lee mit dem vollständigen Titel
"Seeing stars: Exploiting class relationships for sentiment categorization with respect to rating scales" handelte davon, aus einem Text seine Einstellung gegenüber dem in ihm besprochenen Thema zu ermitteln, zum Beispiel anhand einer Filmkritik eine Bewertung zu ermitteln. Zu einer älteren Arbeit der beiden Autorinnen gibt es in
Technology Research News einen populärwissenschaftlich aufbereiteten Artikel. Im Gegensatz zu dieser Arbeit und der ebenfalls auf der ACL05 vorgestellten
Arbeit von Jonathon Reed lag hier der Fokus nicht auf einer bloßen Klassifizierung in gut oder schlecht, sondern auf einer mehrstufigen Einordnung auf einer Skala.
Bo Pang und Lillian Lee testeten verschiedene SVM-basierte Lernalgorithmen auf Filmkritiken. Sie stellten dabei fest, dass bei einer geringen Anzahl zu unterscheidenden Klassen (z.B. schlecht, neutral, gut) ein One-versus-All-Ansatz gut funktioniert. Dabei gibt es für jede Klasse einen eigenen Klassifizierer, der zwischen der jeweiligen Klasse und dem Rest unterscheidet.
Ab vier oder mehr Klassen liefert aber ein SVM-Regression basierter Klassifikator die besseren Ergebnisse.
Kommentare
Mo, 05.04.2010 11:17
Naja... Irgendwie bin ich n icht überrascht dass Microsoft Research rausbekommt dass IT- Sicherheit eigentlich to [...]
Mo, 29.03.2010 22:47
Eigentlich nicht. Ausser dass die ganzen me-too-Trackbacks inzwischen auf Twitter stattfi nden (ausser hier). Da [...]
Mo, 29.03.2010 09:06
hat sich deine meinung zu trac kbacks geändert in letzter zei t?
Mi, 21.01.2009 22:33
Aber es hätte auch sein Gutes: Eine Plattform weniger für e klige Linkspammer.
Mi, 21.01.2009 15:39
Ja manchmal hat man im Leben e infach so viele Sachen, denen man sich widmen möchte oder au ch muss, dass da gewisse [...]
Mo, 10.11.2008 14:17
Ich leihe mir ungern eine Fahr rad fahre lieber nur mein eige nes. Hatte mal ein negatives E rlebenis mit einen Leihr [...]
Fr, 25.07.2008 01:50
Schaust Du Wikipedia. «The first version of SQL was devel oped at IBM by Donald D. Chamb erlin and Raymond F. Boy [...]