5 research outputs found
An Account of Opinion Implicatures
While previous sentiment analysis research has concentrated on the
interpretation of explicitly stated opinions and attitudes, this work initiates
the computational study of a type of opinion implicature (i.e.,
opinion-oriented inference) in text. This paper described a rule-based
framework for representing and analyzing opinion implicatures which we hope
will contribute to deeper automatic interpretation of subjective language. In
the course of understanding implicatures, the system recognizes implicit
sentiments (and beliefs) toward various events and entities in the sentence,
often attributed to different sources (holders) and of mixed polarities; thus,
it produces a richer interpretation than is typical in opinion analysis.Comment: 50 Pages. Submitted to the journal, Language Resources and Evaluatio
Information models in sentiment analysis based on linguistic resources
Почетак новог миленијума обележен је бурним развојем
друштвених мрежа, интернет технологијама у облаку и применом вештачке
интелигенције у веб алатима. Изузетно брз раст броја текстова на интернету
(блогова, сајтова за електронску трговину, форума, дискусионих група,
система за пренос кратких порука, друштвених мрежа и портала за објаву
вести) увећао је потребу за развојем метода брзе, свеобухватне и прецизне
анализе текста. Због тога је значајан развој језичких технологија чији су
примарни задаци: класификација докумената (енг. Document classification),
груписање докумената (енг. Document clustering), проналажење информација
(енг. Information Retrieval), разрешавање значења вишезначних речи (енг.
Word-sense disambiguation), екстракција из текста (енг. Text еxtraction),
машинско превођење (енг. Machine translation), рачунарско препознавање
говора (енг. Computer speech recognition), генерисање природног језика (енг.
Natural language generation), анализа осећања (енг. sentiment analysis), итд. У
рачунарској лингвистици данас је у употреби више различитих назива за
област чији је предмет интересовања обрада осећања у тексту:
класификација према осећању (енг. sentiment classification), истраживање
мишљење (енг. opinion mining), анализа осећања (енг. sentiment analysis),
екстракција осећања (енг. sentiment extraction). По својој природи и методама
које користи, анализа осећања у тексту спада у област рачунарске
лингвистике која се бави класификацијом текста. У процесу обраде осећања
се, у општем случају, говори о три врсте класификације текстова:...The beginning of the new millennium was marked by huge development
of social networks, internet technologies in the cloud and applications of artificial
intelligence tools on the web. Extremely rapid growth in the number of articles on
the Internet (blogs, e-commerce websites, forums, discussion groups, and systems
for transmission of short messages, social networks and portals for publishing
news) has increased the need for developing methods of rapid, comprehensive and
accurate analysis of the text. Therefore, remarkable development of language
technologies has enabled their applying in processes of document classification,
document clustering, information retrieval, word sense disambiguation, text
extraction, machine translation, computer speech recognition, natural language
generation, sentiment analysis, etc. In computational linguistics, several different
names for the area concerning processing of emotions in text are in use: sentiment
classification, opinion mining, sentiment analysis, sentiment extraction. According
to the nature and the methods used, sentiment analysis in text belongs to the field
of computational linguistics that deals with the classification of text. In the process
of analysing of emotions we generally speak of three kinds of text classification:..