TAILIEUCHUNG - Báo cáo khoa học: "Collective Classification of Congressional Floor-Debate Transcripts"

This paper explores approaches to sentiment classification of . Congressional floordebate transcripts. Collective classification techniques are used to take advantage of the informal citation structure present in the debates. We use a range of methods based on local and global formulations and introduce novel approaches for incorporating the outputs of machine learners into collective classification algorithms. Our experimental evaluation shows that the mean-field algorithm obtains the best results for the task, significantly outperforming the benchmark technique. . | Collective Classification of Congressional Floor-Debate Transcripts Clinton Burfoot Steven Bird and Timothy Baldwin Department of Computer Science and Software Engineering University of Melbourne VIC 3010 Australia cburfoot sb tim @ Abstract This paper explores approaches to sentiment classification of . Congressional floordebate transcripts. Collective classification techniques are used to take advantage of the informal citation structure present in the debates. We use a range of methods based on local and global formulations and introduce novel approaches for incorporating the outputs of machine learners into collective classification algorithms. Our experimental evaluation shows that the mean-field algorithm obtains the best results for the task significantly outperforming the benchmark technique. 1 Introduction Supervised document classification is a well-studied task. Research has been performed across many document types with a variety of classification tasks. Examples are topic classification of newswire articles Yang and Liu 1999 sentiment classification of movie reviews Pang et al. 2002 and satire classification of news articles Burfoot and Baldwin 2009 . This and other work has established the usefulness of document classifiers as stand-alone systems and as components of broader NLP systems. This paper deals with methods relevant to supervised document classification in domains with network structures where collective classification can yield better performance than approaches that consider documents in isolation. Simply put a network structure is any set of relationships between documents that can be used to assist the document classification process. Web encyclopedias and scholarly 1506 publications are two examples of document domains where network structures have been used to assist classification Gantner and Schmidt-Thieme 2009 Cao and Gao 2005 . The contribution of this research is in four parts 1 we introduce an approach that

• Báo cáo khoa học
• Collective Classification
• Congressional Floor Debate Transcripts
• Clinton Burfoot
• báo cáo khoa học
• báo cáo ngôn ngữ
• ngôn ngữ tự nhiên
• Fine grained Information Status
• Katja Markert
• Bài giảng Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
• Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
• Kỹ thuật lập trình
• Mô hình ngôn ngữ
• Mô hình n gram
• Dịch máy
• Phương pháp dịch máy
• Hiểu ngôn ngữ
• Phân loại tin tự động
• Tạo chí tin học
• Điều khiển học
• Truy vấn ngôn ngữ tự nhiên
• Phép dịch truy vấn ngôn ngữ tự nhiên
• Truy vấn SQL
• Văn phạm ngữ nghĩa
• Xử lý nhập nhằng ngữ nghĩa
• Xử lý ngữ nghĩa
• Phân tích ngữ nghĩa
• Biểu diễn vị từ
• Thuộc tính về sự kiện
• Thuộc tính về sự kiện
• Xử lý ngôn ngữ
• Natural Language Processing
• Ngôn ngữ lập trình
• Nhập nhằng cấu trúc
• Tri thức về ngôn ngữ
• Mô hình ngôn ngữ Google Book N grams
• Mô hình ngôn ngữ KenLM
• Phương pháp làm mịn
• Bài toán PTCP
• Phân tích cú pháp
• Cấu trúc ngữ pháp
• Phân tích cú pháp xác suất
• CKY kết hợp xác suất
• Văn phạm phi ngữ cảnh xác suất
• Hình thái học
• Gán nhãn từ loại
• Ngôn ngữ tự nhiên trong dịch máy
• Hệ thống dịch máy
• Phương pháp xây dựng bảng từ
• Tác từ
• Conditional random fields
• Nhận dạng thực thể có tên
• Đối tượng vật lý trừu tượng
• Phân lớp văn bản
• Biểu diễn nhị phân
• Ma trận từ văn bản
• Wolfram Alpha
• Trích rút thông tin
• Phương pháp Snowball