Key points are not available for this paper at this time.
Este artigo apresenta um algoritmo simples de aprendizado não supervisionado para classificar avaliações como recomendadas (polegares para cima) ou não recomendadas (polegares para baixo). A classificação de uma avaliação é prevista pela orientação semântica média das frases na avaliação que contêm adjetivos ou advérbios. Uma frase tem orientação semântica positiva quando tem associações boas (por exemplo, "nuances sutis") e orientação semântica negativa quando tem associações ruins (por exemplo, "muito descuidado"). Neste artigo, a orientação semântica de uma frase é calculada como a informação mútua entre a frase dada e a palavra "excellent" menos a informação mútua entre a frase dada e a palavra "poor". Uma avaliação é classificada como recomendada se a orientação semântica média de suas frases for positiva. O algoritmo alcança uma acurácia média de 74% quando avaliado em 410 avaliações do Epinions, amostradas de quatro domínios diferentes (avaliações de automóveis, bancos, filmes e destinos de viagem). A acurácia varia de 84% para avaliações de automóveis a 66% para avaliações de filmes.
Building similarity graph...
Analyzing shared references across papers
Loading...
Peter D. Turney
National Research Council Canada
Building similarity graph...
Analyzing shared references across papers
Loading...
Peter D. Turney (qua,) estudou esta questão.
www.synapsesocial.com/papers/6a07a00db2d9a7d54307ad50 — DOI: https://doi.org/10.48550/arxiv.cs/0212032
Synapse has enriched 5 closely related papers on similar clinical questions. Consider them for comparative context: