Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Báo cáo khoa học: "Sentiment Summarization: Evaluating and Learning User Preferences"

Không đóng trình duyệt đến khi xuất hiện nút TẢI XUỐNG

We present the results of a large-scale, end-to-end human evaluation of various sentiment summarization models. The evaluation shows that users have a strong preference for summarizers that model sentiment over non-sentiment baselines, but have no broad overall preference between any of the sentiment-based models. However, an analysis of the human judgments suggests that there are identifiable situations where one summarizer is generally preferred over the others.

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

Báo cáo khoa học: "Sentiment Learning on Product Reviews via Sentiment Ontology Tree"

Báo cáo khoa học: "Using Multiple Sources to Construct a Sentiment Sensitive Thesaurus for Cross-Domain Sentiment Classification"

Báo cáo khoa học: "Sentiment Vector Space Model for Lyric-based Song Sentiment Classification"

Báo cáo khoa học: "Cross-Domain Co-Extraction of Sentiment and Topic Lexicons"

Báo cáo khoa học: "Cross-Lingual Mixture Model for Sentiment Classification"

Báo cáo khoa học: "Polarity Consistency Checking for Sentiment Dictionaries"

Báo cáo khoa học: "Baselines and Bigrams: Simple, Good Sentiment and Topic Classification"

Báo cáo khoa học: "Identifying High-Impact Sub-Structures for Convolution Kernels in Document-level Sentiment Classification"

Báo cáo khoa học: "A System for Real-time Twitter Sentiment Analysis of 2012 U.S"

Báo cáo khoa học: "A Bilingual Context Mining and Sentiment Analysis Summarization System"
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.