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Sentiment analysis using rule-based and case-based reasoning

机译：基于规则的基于案例推理的情感分析

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Sentiment analysis becomes increasingly popular with the rapid growth of various reviews, survey responses, tweets or posts available from social media like Facebook or Twitter. Sentiment analysis can be turned into the question of whether a piece of text is expressing positive, negative or neutral sentiment towards the discussed topic and can be thus understood as a knowledge-based classification problem. A variety of knowledge-based techniques can be used to solve this problem. The paper focuses on two complementary approaches that originate in the area of AI (artificial intelligence), rule-based reasoning and case-based reasoning. We describe basic principles of both approaches, their strengths and limitations and, based on a review of literature, show how these approaches can be used for sentiment analysis.
机译：由于Facebook或Twitter等社交媒体提供的各种评论，调查响应，推文或帖子的快速增长，情感分析变得越来越受欢迎。情绪分析可以转变为一段文本是对讨论的主题表达积极的，负或中性情绪的问题，因此可以被理解为基于知识的分类问题。可以使用各种知识的技术来解决这个问题。本文侧重于两种互补方法，起源于AI（人工智能），规则的推理和基于案例的推理。我们描述了两种方法的基本原则，他们的优势和局限性，并根据文献审查，展示了这些方法如何用于情意分析。

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