‘너무+형용사’ 공기 관계 그래프문법 구축을 통한 주관적 텍스트의 의견 분류
Classifying Opinion Polarity of Subjective Texts on the basis of Finite-State Graph Grammars on 'nemwu Adiectives' Collocations
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This study aims at classifying opinion polarity of subjective texts (such as positive vs. negative opinions) on the basis of a set of finite-state grammars (named Local-Grammar Graphs: LGGs) on 'nemwu Adjectives' collocations. Most opinion classification systems function by recognizing opinion key words. However, some linguistic devices such as negation markers, conditional or concession clause markers or some adverbs should be counted since they can play a role of Polarity Shifting Devices (PSD). The adverb nemwu, being highly frequent in online opinion texts, can be used as a typical PSD, and thus the accurate analysis of this adverb will be crucial for implementing a reliable opinion classification system. In this study, a dichotomy of nemwu (i.e. an intensifying adverb vs. an opinion introducer) proposed by Nam (2012a) is used as the basic assumption for the construction of LGGs of 'nemwu Adjectives'. A set of finite-state local grammar graphs is constructed and applied in online movie review texts by means of the UNITEX system. The result shows the accuracy of 92.7% of recall and 97% of precision in the automatic classification of opinion polarity.
Abstract
This study aims at classifying opinion polarity of subjective texts (such as positive vs. negative opinions) on the basis of a set of finite-state grammars (named Local-Grammar Graphs: LGGs) on 'nemwu Adjectives' collocations. Most opinion classification systems function by recognizing opinion key words. However, some linguistic devices such as negation markers, conditional or concession clause markers or some adverbs should be counted since they can play a role of Polarity Shifting Devices (PSD). The adverb nemwu, being highly frequent in online opinion texts, can be used as a typical PSD, and thus the accurate analysis of this adverb will be crucial for implementing a reliable opinion classification system. In this study, a dichotomy of nemwu (i.e. an intensifying adverb vs. an opinion introducer) proposed by Nam (2012a) is used as the basic assumption for the construction of LGGs of 'nemwu Adjectives'. A set of finite-state local grammar graphs is constructed and applied in online movie review texts by means of the UNITEX system. The result shows the accuracy of 92.7% of recall and 97% of precision in the automatic classification of opinion polarity.
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