【论文泛读91】走向新闻文章中目标依赖的情感分类一、摘要二、结论三、model

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论文链接：《Towards Target-dependent Sentiment Classification in News Articles》

一、摘要

有关目标依赖的情感分类（TSC）的广泛研究已在某些领域中表现出出色的分类性能，在这些领域中，作者倾向于明确表达对特定实体或主题的情感，例如在评论或社交媒体中。尽管新闻在个人和社会决策中是必不可少的信息来源，但我们仍在新闻报道中研究TSC，而新闻报道的研究领域却很少。本文介绍NewsTSC，这是一个手动注释的数据集，用于探索新闻文章上的TSC。调查新闻中的情感特征并将其与流行的TSC领域进行对比，我们发现新闻中的情感表达不太明确，更依赖于上下文和读者，并且需要更高的解释度。经过广泛的评估，我们发现TSC的最新状态在新闻文章上的表现要比其他领域差（NewsTSC的平均召回率AvgRec = 69.8，而已建立的TSC数据集的平均召回率AvgRev = [75.6，82.2]）。原因包括目标和情感短语之间的关系解析不正确以及上下文无关。作为对先前新闻TSC的一项重大改进，我们发现BERT的自然语言理解能力可以捕获新闻文章中使用的不太明确的情绪。

二、结论

我们探讨了目标相关的情感分类如何应用于政治新闻文章。我们的主要贡献如下:首先，我们引入了NewsTSC，这是一个研究政治新闻文章中目标相关情感分类的数据集，由3000多个人工标注的句子组成。

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最后

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