基于隐条件随机场的电影评论转写文本意见动态建模与分类
计算与语言
2018-06-21 v1
摘要
本文的主要目标是利用隐条件随机场检测电影评论者的意见。该模型使我们能够在由我们的系统分析的长篇未分段音频评论转写文本中捕捉评论者意见的动态变化。高层语言特征在停顿间片段层面上计算。这些特征包括句法特征、统计词嵌入模型以及主观性词典。所提出的系统在 ICT-MMMO 语料库上进行了评估。我们获得了 82% 的 F1 分数，优于逻辑回归与循环神经网络方法。我们还进行了讨论，揭示了我们的系统将基于通用书面文本数据学习的词嵌入模型适配到口语电影评论从而建模意见动态的能力。
引用
@article{arxiv.1806.07787,
title = {Opinion Dynamics Modeling for Movie Review Transcripts Classification with Hidden Conditional Random Fields},
author = {Valentin Barriere and Chloé Clavel and Slim Essid},
journal= {arXiv preprint arXiv:1806.07787},
year = {2018}
}
备注
Oral Interspeech 2017