AffectiveSpace 2: Ermöglichung affektiver Intuition für die Konzept-Ebene Sentiment-Analyse

Die Vorhersage der affektiven Valenz unbekannter mehrwortiger Ausdrücke ist entscheidend für die Konzept-Ebene Sentiment-Analyse. AffectiveSpace 2 ist ein Vektorraum-Modell, das durch zufällige Projektion erstellt wurde und es ermöglicht, durch Analogie auf natürliche Sprachkonzepte zu schließen. Durch die Reduzierung der Dimensionalität affektiven Allgemeinwissens ermöglicht das Modell die Generalisierung semantischer Merkmale, die mit Konzepten assoziiert sind, und erlaubt damit, Konzepte intuitiv entsprechend ihrer semantischen und affektiven Verwandtschaft zu clustern. Eine solche affektive Intuition (so genannt, weil sie nicht auf expliziten Merkmalen, sondern eher auf impliziten Analogien basiert) ermöglicht die Ableitung von Emotionen und Polarität, die durch mehrwortige Ausdrücke vermittelt werden, und erreicht so eine effiziente Konzept-Ebene Sentiment-Analyse.