TAILIEUCHUNG - Báo cáo khoa học: "Sentiment Analysis of Citations using Sentence Structure-Based Features"

Sentiment analysis of citations in scientific papers and articles is a new and interesting problem due to the many linguistic differences between scientific texts and other genres. In this paper, we focus on the problem of automatic identification of positive and negative sentiment polarity in citations to scientific papers. Using a newly constructed annotated citation sentiment corpus, we explore the effectiveness of existing and novel features, including n-grams, specialised science-specific lexical features, dependency relations, sentence splitting and negation features. . | Sentiment Analysis of Citations using Sentence Structure-Based Features Awais Athar University of Cambridge Computer Laboratory 15 JJ Thompson Avenue Cambridge CB3 0FD . Abstract Sentiment analysis of citations in scientific papers and articles is a new and interesting problem due to the many linguistic differences between scientific texts and other genres. In this paper we focus on the problem of automatic identification of positive and negative sentiment polarity in citations to scientific papers. Using a newly constructed annotated citation sentiment corpus we explore the effectiveness of existing and novel features including n-grams specialised science-specific lexical features dependency relations sentence splitting and negation features. Our results show that 3-grams and dependencies perform best in this task they outperform the sentence splitting science lexicon and negation based features. 1 Introduction Sentiment analysis is the task of identifying positive and negative opinions sentiments emotions and attitudes expressed in text. Although there has been in the past few years a growing interest in this field for different text genres such as newspaper text reviews and narrative text relatively less emphasis has been placed on extraction of opinions from scientific literature more specifically citations. Analysis of citation sentiment would open up many exciting new applications in bibliographic search and in bibliometrics . the automatic evaluation the influence and impact of individuals and journals via citations. Existing bibliometric measures like H-Index Hirsch 2005 and adapted graph ranking algo 81 rithms like PageRank Radev et al. 2009 treat all citations as equal. However Bonzi 1982 argued that if a cited work is criticised it should consequently carry lower or even negative weight for bibliometric measures. Automatic citation sentiment detection is a prerequisite for such a treatment. Moreover citation sentiment .

• Báo cáo khoa học
• Sentiment Analysis of Citations
• Sentence Structure Based Features
• Awais Athar
• báo cáo khoa học
• báo cáo ngôn ngữ
• ngôn ngữ tự nhiên
• 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