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Universal, unsupervised (rule-based), uncovered sentiment analysis

机译：通用，无监督（基于规则），未发现的情绪分析

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摘要

We present a novel unsupervised approach for multilingual sentiment analysis driven by compositional syntax-based rules. On the one hand, we exploit some of the main advantages of unsupervised algorithms: (1) the interpretability of their output, in contrast with most supervised models, Which behave as a black box and (2) their robustness across different corpora and domains. On the other hand, by introducing the concept of compositional operations and exploiting syntactic information in the form of universal dependencies, we tackle one of their main drawbacks: their rigidity on data that are structured differently depending on the language concerned. Experiments show an improvement both over existing unsupervised methods, and over state-of-the-art supervised models when evaluating outside their corpus of origin. Experiments also show how the same compositional operations can be shared across languages. The system is available at http://www.grupolys.org/software/UUUSA/. (C) 2016 Elsevier B.V. All rights reserved.
机译：我们提出了一种新颖的无监督方法，用于由基于合成语法的规则驱动的多语言情感分析。一方面，我们利用了无监督算法的一些主要优点：（1）与大多数受监督模型（表现得像黑匣子）相比，其输出的可解释性；（2）它们在不同语料库和领域中的稳健性。另一方面，通过引入组合运算的概念并以普遍依赖的形式利用句法信息，我们解决了它们的主要缺点之一：它们对数据的刚性依赖于相关语言而具有不同的结构。实验表明，在现有的非监督方法和最先进的监督模型在原始语料库之外进行评估时，都有改进。实验还显示了如何在各种语言之间共享相同的合成操作。该系统可从http://www.grupolys.org/software/UUUSA/获得。 （C）2016 Elsevier B.V.保留所有权利。

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