利用命名实体进行阿拉伯语情感分析的经验性评估

社交媒体反映了公众对特定事件的态度。事件通常与人物、地点或组织相关，即所谓的命名实体。这可将命名实体定义为承载情感的成分。在本文中，我们超越命名实体识别，探索在阿拉伯语情感分析中利用带情感标注的命名实体。为此，我们开发了一种算法，基于针对命名实体的多数态度来检测其情感。这使得能够为命名实体打上恰当的标签，从而将它们纳入一个包含两种模型的情感分析框架中：监督模型和基于词典的模型。两种模型均应用于多方言内容的数据集上。结果表明，命名实体对监督模型没有显著影响，而在基于词典的模型中使用它们则提升了分类性能，并优于大多数基线系统。