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2011 | OriginalPaper | Buchkapitel

Discovering Fine-Grained Sentiment with Latent Variable Structured Prediction Models

verfasst von : Oscar Täckström, Ryan McDonald

Erschienen in: Advances in Information Retrieval

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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In this paper we investigate the use of latent variable structured prediction models for fine-grained sentiment analysis in the common situation where only coarse-grained supervision is available. Specifically, we show how sentence-level sentiment labels can be effectively learned from document-level supervision using hidden conditional random fields (HCRFs) [10]. Experiments show that this technique reduces sentence classification errors by 22% relative to using a lexicon and 13% relative to machine-learning baselines.

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Metadaten
Titel
Discovering Fine-Grained Sentiment with Latent Variable Structured Prediction Models
verfasst von
Oscar Täckström
Ryan McDonald
Copyright-Jahr
2011
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Buch
Advances in Information Retrieval

Print ISBN: 978-3-642-20160-8

Electronic ISBN: 978-3-642-20161-5

Copyright-Jahr: 2011

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-20161-5_37

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