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有关情感分析的研究总结(转)

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这个分类只是一个很粗糙的分类,并且截止到今年5月份,此后没有继续更新。
论文包含的也不是很全,但是以小见多未必是一件坏事!

1 Topic modeling for sentiment analysis
1.1 Unsupervised aspect extraction [25]
1.2 Weakly supervised aspect extraction [4, 16, 17, 24, 1, 10]
1.3 Joint sentiment and aspect model[17,15]+our EMNLP paper

2 Supervised opinion extraction[27,6,13]

3 Supervised sentiment classi cation[19,21,18]

4 Other work
4.1 Feature based summary[11,23]
4.2 Identifying sentiment orientation of opinion words[9,11,5,20,23,28,26]
4.3 Opinion spam[14]
4.4 Domain adaption on sentiment classification[3]

5 Opinion dataset
http://www.cs.cornell.edu/people/pabo/movie-review-data/
http://www.cs.uic.edu/ liub/FBS/sentiment-analysis.html
http://www.cs.jhu.edu/ mdredze/datasets/sentiment/index2.html
http://people.dbmi.columbia.edu/noemie/ursa/
http://people.csail.mit.edu/bsnyder/naacl07/


Reference:

[1] D. Blei and J. McAuli e. Supervised topic models. In Advances in Neural Information
Processing Systems, 2007.
[2] David M. Blei, Andrew Y. Ng, and Michael I. Jordan. Latent dirichlet allocation. J.
Mach. Learn. Res., 3:993{1022, 2003.
[3] John Blitzer, Mark Dredze, and Fernando Pereira. Biographies, bollywood, boom-
boxes and blenders: Domain adaptation for sentiment classification
. In Association for
Computational Linguistics, Prague, Czech Republic.
[4] S. R. K. Branavan, Harr Chen, Jacob Eisenstein, and Regina Barzilay. Learning
document-level semantic properties from free-text annotations
. J. Artif. Int. Res.,
34(1):569{603, 2009.
[5] Xiaowen Ding, Bing Liu, and Philip S. Yu. A holistic lexicon-based approach to opin-
ion mining
. In Proceedings of the Conference on Web Search and Web Data Mining
(WSDM), 2008.
[6] Xiaowen Ding, Bing Liu, and Lei Zhang. Entity discovery and assignment for opinion
mining applications.
In KDD '09: Proceedings of the 15th ACM SIGKDD international
conference on Knowledge discovery and data mining, pages 1125{1134, New York, NY,
USA, 2009. ACM.
[7] Gayatree Ganu, Noemie Elhadad, and Amlie Marian. Beyond the stars: Improving
rating predictions using review text content
. In WebDB, 2009.
[8] Thomas L. Gri ths and Mark Steyvers. Finding scienti c topics. 2004.
[9] Vasileios Hatzivassiloglou and Kathleen R. McKeown. Predicting the semantic orienta-
tion of adjectives.
In Proceedings of the eighth conference on European chapter of the
Association for Computational Linguistics, pages 174{181, Morristown, NJ, USA, 1997.
Association for Computational Linguistics.
[10] Thomas Hofmann. Unsupervised learning by probabilistic latent semantic analysis.
Mach. Learn., 42(1-2):177{196, 2001.
[11] Minqing Hu and Bing Liu. Mining and summarizing customer reviews. In KDD '04:
Proceedings of the tenth ACM SIGKDD international conference on Knowledge discov-
ery and data mining, pages 168{177, New York, NY, USA, 2004. ACM.
[12] Wei Jin, Hung Hay Ho, and Rohini K. Srihari. Opinionminer: a novel machine learning
system for web opinion mining and extraction.
In KDD '09: Proceedings of the 15th
ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining, pages
1195{1204, New York, NY, USA, 2009. ACM.
[13] Nitin Jindal and Bing Liu. Mining comparative sentences and relations. In AAAI'06:
proceedings of the 21st national conference on Arti cial intelligence, pages 1331{1336.
AAAI Press, 2006.
[14] Nitin Jindal and Bing Liu. Opinion spam and analysis. In WSDM '08: Proceedings of
the international conference on Web search and web data mining, pages 219{230, New
York, NY, USA, 2008. ACM.
[15] Chenghua Lin and Yulan He. Joint sentiment/topic model for sentiment analysis. In
CIKM '09: Proceeding of the 18th ACM conference on Information and knowledge man-
agement, pages 375{384, New York, NY, USA, 2009. ACM.
[16] Yue Lu, ChengXiang Zhai, and Neel Sundaresan. Rated aspect summarization of short
comments.
In WWW '09: Proceedings of the 18th international conference on World
wide web, pages 131{140, New York, NY, USA, 2009. ACM.
[17] Qiaozhu Mei, Xu Ling, Matthew Wondra, Hang Su, and ChengXiang Zhai. Topic
sentiment mixture: modeling facets and opinions in weblogs.
In WWW '07: Proceedings
of the 16th international conference on World Wide Web, pages 171{180, New York,
NY, USA, 2007. ACM.
[18] Bo Pang and Lillian Lee. A sentimental education: Sentiment analysis using subjectivity
summarization based on minimum cuts
. In Proceedings of the ACL, pages 271{278, 2004.
[19] Bo Pang, Lillian Lee, and Shivakumar Vaithyanathan. Thumbs up? Sentiment classi-
cation using machine learning techniques.
In Proceedings of the 2002 Conference on
Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP), pages 79{86, 2002.
[20] Ana-Maria Popescu and Oren Etzioni. Extracting product features and opinions from
reviews.
In HLT '05: Proceedings of the conference on Human Language Technology
and Empirical Methods in Natural Language Processing, pages 339{346, Morristown,
NJ, USA, 2005. Association for Computational Linguistics.
[21] Ellen Rilo and Janyce Wiebe. Learning extraction patterns for subjective expressions.
In Proceedings of the 2003 conference on Empirical methods in natural language pro-
cessing, pages 105{112, Morristown, NJ, USA, 2003. Association for Computational
Linguistics.
[22] Benjamin Snyder and Regina Barzilay. Multiple aspect ranking using the good grief al-
gorithm.
In In Proceedings of the Human Language Technology Conference of the North
American Chapter of the Association of Computational Linguistics (HLT-NAACL,
pages 300{307, 2007.
[23] Qi Su, Xinying Xu, Honglei Guo, Zhili Guo, Xian Wu, Xiaoxun Zhang, Bin Swen, and
Zhong Su. Hidden sentiment association in chinese web opinion mining. In WWW '08:
Proceeding of the 17th international conference on World Wide Web, pages 959{968,
New York, NY, USA, 2008. ACM.
[24] Ivan Titov and Ryan Mcdonald. A joint model of text and aspect ratings for sentiment
summarization.
In Proceedings of ACL-08: HLT, pages 308{316, Columbus, Ohio, June
2008. Association for Computational Linguistics.
[25] Ivan Titov and Ryan McDonald. Modeling online reviews with multi-grain topic models.
In WWW '08: Proceeding of the 17th international conference on World Wide Web,
pages 111{120, New York, NY, USA, 2008. ACM.
[26] Peter D. Turney. Thumbs up or thumbs down?: semantic orientation applied to unsu-
pervised classification of reviews
. In ACL '02: Proceedings of the 40th Annual Meeting
on Association for Computational Linguistics, pages 417{424, Morristown, NJ, USA,
2002. Association for Computational Linguistics.
[27] Yuanbin Wu, Qi Zhang, Xuanjing Huang, and Lide Wu. Phrase dependency parsing
for opinion mining.
In EMNLP '09: Proceedings of the 2009 Conference on Empirical
Methods in Natural Language Processing, pages 1533{1541, Morristown, NJ, USA, 2009.
Association for Computational Linguistics.
[28] Hong Yu and Vasileios Hatzivassiloglou. Towards answering opinion questions: separat-
ing facts from opinions and identifying the polarity of opinion sentences
. In Proceedings
of the 2003 conference on Empirical methods in natural language processing, pages 129{
136, Morristown, NJ, USA, 2003. Association for Computational Linguistics.

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